docker下，极速搭建spark集群(含hdfs集群)

准备实战数据

1. 登录CentOS7电脑，在刚才执行命令的目录下，发现多了几个文件夹，如下所示，注意input_files和jars这两个，稍后会用到：

[root@hedy 009]# ls -al

总用量 8

drwxr-xr-x. 6 root root 105 2月 10 00:47 .

drwxr-xr-x. 10 root root 94 2月 10 00:47 …

drwxr-xr-x. 4 root root 34 2月 10 00:47 conf

drwxr-xr-x. 2 root root 6 2月 10 00:47 data

-rw-r–r–. 1 root root 3046 2月 10 00:47 docker-compose.yml

-rw-r–r–. 1 root root 1189 2月 10 00:47 hadoop.env

drwxr-xr-x. 2 root root 6 2月 10 00:47 input_files

drwxr-xr-x. 2 root root 6 2月 10 00:47 jars

2. 稍后的实战是经典的WordCount，也就是将指定文本中的单词出现次数统计出来，因此要先准备一个文本文件，我这里在网上找了个英文版的《乱世佳人》，文件名为GoneWiththeWind.txt，读者您请自行准备一个英文的txt文件，放入input_files文件夹中；

3. 执行以下命令，即可在hdfs上创建/input文件夹，再将GoneWiththeWind.txt上传到此文件夹中：

docker exec namenode hdfs dfs -mkdir /input \

&& docker exec namenode hdfs dfs -put /input_files/GoneWiththeWind.txt /input

您可能会有疑问：txt文件在宿主机上，hdfs是docker容器，怎么能上传上去呢？您看过docker-compose.yml就会发现，宿主机的input_files目录已经挂载到namenode容器上了，所以上面的命令其实就是将容器内的文件上传到hdfs上去；

4. 用浏览器查看hdfs，如下图，可见txt文件已经上传到hdfs上：

spark_shell实战WordCount

1. 在CentOS电脑的命令行输入以下命令，即可创建一个spark_shell：

docker exec -it master spark-shell --executor-memory 512M --total-executor-cores 2

如下所示，已经进入了spark_shell的对话模式：

[root@hedy ~]# docker exec -it master spark-shell --executor-memory 512M --total-executor-cores 2

2019-02-09 17:13:44 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable

Setting default log level to “WARN”.

To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).

Spark context Web UI available at http://localhost:4040

Spark context available as ‘sc’ (master = spark://master:7077, app id = app-20190209171354-0000).

Spark session available as ‘spark’.

Welcome to

---

/ / ___ ___/ /

\ / _ / _ `/ __/ '/

// ./_,// //_\ version 2.3.0

/_/

Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot™ 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_131)

Type in expressions to have them evaluated.

Type :help for more information.

scala>

2. 继续输入以下命令，也就是scala版的WordCount：

sc.textFile(“hdfs://namenode:8020/input/GoneWiththeWind.txt”).flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + ).sortBy(._2,false).take(10).foreach(println)

3. 稍后控制台就会输出整个txt中出现次数最多的十个单词，以及对应的出现次数，如下：

scala> sc.textFile(“hdfs://namenode:8020/input/GoneWiththeWind.txt”).flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + ).sortBy(._2,false).take(10).foreach(println)

(the,18264)

(and,14150)

(to,10020)

(of,8615)

(a,7571)

(her,7086)

(she,6217)

(was,5912)

(in,5751)

(had,4502)

scala>

4. 用浏览器查看spark，如下图，可见任务正在执行中(因为shell还没有退出)，地址是：http://192.168.1.101:8080

5. 输入Ctrl+c，退出shell，释放资源；

至此，spark_shell的实战就完成了，如果您是位java开发者，请接着往下看，咱们一起来实战java版spark应用的提交运行；

java实战WordCount

关于接下来的java版的WordCount，本文直接将jar下载下来用，而这个jar对应的源码以及开发过程，请参考文章《第一个spark应用开发详解(java版)》

1. 在docker-compose.yml文件所在目录下，有个jars目录，进入此目录执行以下命令，就会将实战用到的jar文件下载到jars目录：

wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/sparkdockercomposefiles/sparkwordcount-1.0-SNAPSHOT.jar

2. 执行以下命令，即可向spark提交java应用执行：

docker exec -it master spark-submit \

–class com.bolingcavalry.sparkwordcount.WordCount \

–executor-memory 512m \

–total-executor-cores 2 \

/root/jars/sparkwordcount-1.0-SNAPSHOT.jar \

namenode \

8020 \

GoneWiththeWind.txt

3. 任务执行过程中，控制台会输出大量信息，其中有类似以下的内容，就是统计结果：

2019-02-09 17:30:32 INFO WordCount:90 - top 10 word :

the 18264

and 14150

to 10020

of 8615

a 7571

her 7086

she 6217

was 5912

in 5751

had 4502

4. 用浏览器查看hdfs，如下图，可见/output目录下创建了一个子文件夹20190209173023，这个文件夹下有两个文件，其中名为part-00000的就是本次实战输出的结果：

5. 在hdfs的网页上看见/output目录下的子文件夹名称为20190209173023，因此执行以下命令，即可在控制台看到part-00000文件的内容：

docker exec namenode hdfs dfs -cat /output/20190209173023/part-00000

看到的part-00000的内容如下：

最后

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。

因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，不论你是刚入门Java开发的新手，还是希望在技术上不断提升的资深开发者，这些资料都将为你打开新的学习之门！

如果你觉得这些内容对你有帮助，需要这份全套学习资料的朋友可以戳我获取！！

由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！

[外链图片转存中…(img-cl8q5OpV-1715629209378)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，不论你是刚入门Java开发的新手，还是希望在技术上不断提升的资深开发者，这些资料都将为你打开新的学习之门！

如果你觉得这些内容对你有帮助，需要这份全套学习资料的朋友可以戳我获取！！

由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！