标签：bin Java Hadoop WSL Maven export Linux HOME spark
所需文件：
更新日期为2021/5/8:
WSL？WSL2？
WSL是适用于 Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序 - 且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。
您可以：
- 在 Microsoft Store 中选择你偏好的 GNU/Linux 分发版。
- 运行常用的命令行软件工具（例如
grep、sed、awk）或其他 ELF-64 二进制文件。 - 运行 Bash shell 脚本和 GNU/Linux 命令行应用程序，包括：
- 工具：vim、emacs、tmux
- 语言：NodeJS、Javascript、Python、Ruby、C/ C++、C# 与 F#、Rust、Go 等。
- 服务：SSHD、MySQL、Apache、lighttpd、MongoDB、PostgreSQL。
- 使用自己的 GNU/Linux 分发包管理器安装其他软件。
- 使用类似于 Unix 的命令行 shell 调用 Windows 应用程序。
- 在 Windows 上调用 GNU/Linux 应用程序。
WSL 2 是适用于 Linux 的 Windows 子系统体系结构的一个新版本，它支持适用于 Linux 的 Windows 子系统在 Windows 上运行 ELF64 Linux 二进制文件。 它的主要目标是 提高文件系统性能，以及添加 完全的系统调用兼容性。
这一新的体系结构改变了这些 Linux 二进制文件与Windows 和计算机硬件进行交互的方式，但仍然提供与 WSL 1（当前广泛可用的版本）中相同的用户体验。
单个 Linux 分发版可以在 WSL 1 或 WSL 2 体系结构中运行。 每个分发版可随时升级或降级，并且你可以并行运行 WSL 1 和 WSL 2 分发版。 WSL 2 使用全新的体系结构，该体系结构受益于运行真正的 Linux 内核。
简而言之WSL类似于windows提供的虚拟机，同时相比VMWare Workstation拥有更好的IO性能且支持硬件直通。
WSL的官方文档地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/
安装WSL和WSL2
参考官方文档：文档地址
执执行手动安装步骤即可。
以管理员身份打开 PowerShell 并运行如下代码安装WSL：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
检查系统是否支持WSL2:
- 对于 x64 系统：版本 1903 或更高版本，采用 内部版本 18362 或更高版本。
- 对于 ARM64 系统：版本 2004 或更高版本，采用 内部版本 19041 或更高版本。
- 低于 18362 的版本不支持 WSL 2。
若要检查 Windows 版本及内部版本号，选择 Windows 徽标键 + R，然后键入“winver”，选择“确定”。
如果不支持WSL2，可以直接重启电脑，安装Linux发行版即可。
以管理员身份打开 PowerShell 并运行如下代码启用虚拟机功能：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
重启计算机
下载安装 Linux 内核更新包：点击下载
打开 PowerShell，然后在安装新的 Linux 发行版时运行以下命令，将 WSL 2 设置为默认版本：
wsl --set-default-version 2
安装Linux发行版
安装完成后点击启动，首次启动需要输入用户名和密码。
子系统安装java
首先描述一下如何进行Windows和Linux之间的文件操作：
方法一：通过 \\wsl$ 访问 Linux 文件时将使用 WSL 分发版的默认用户。 因此，任何访问 Linux 文件的 Windows 应用都具有与默认用户相同的权限。
方法二：通过VS Code访问Linux文件
参考文档：CSDN博客
正式安装：
将所需的文件复制到WSL的目录中，我一般遵循实体机的习惯放置到下载目录。
cd到存放目录使用tar命令解压压缩文件：
tar -zxvf jdk-8u291-linux-x64.tar.gz
使用cp命令修改文件名便于后续操作(jdk1.8.0_291为解压后文件)
cp -r jdk1.8.0_291 jdk8
将jdk移动到某个目录，我放在了/usr/bin/java/。（通过mkdir创建java目录并移动）
sudo mkdir /usr/bin/java/
sudo mv jdk8 /usr/bin/java/
添加java到环境中：
sudo vi /etc/profile
使用vi编辑器在最后面添加：请将JAVA_HOME路径修改为你的jdk目录，可以通过pwd查看当前目录，直接复制输出即可。
export JAVA_HOME=/usr/bin/java/jdk8
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
添加完成后按ESC键输入:wq!保存并退出。
使用如下命令刷新：
source /etc/profile
输入 java -version和javac -version测试无异常即可。
子系统安装Maven
安装步骤与Java基本相同，解压到制定目录，添加到环境。
写入：(同样注意修改路径)
# maven
export MAVEN_HOME=/usr/bin/maven
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
使用source /etc/profile刷新后使用mvn -v检查能否正常使用。
子系统安装Hadoop
安装ssh服务端：
sudo apt-get update
sudo apt-get install openssh-server -y
如果提示已经安装请删除后重新安装。安装完成后重启ssh服务：
sudo service ssh --full-restart
使用如下命令测试ssh：
ssh localhost
执行该命令后会，会出现“yes/no”选择提示，输入“yes”，然后按提示输入密码。如果出现以下提示：
修改/etc/ssh/sshd_config文件中PasswordAuthentication为yes
重启服务即可。
进入SSH后，输入命令“exit”退出刚才的SSH，就回到了原先的终端窗口；然后，可以利用ssh-keygen生成密钥，并将密钥加入到授权中，命令如下：
cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车即可
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权
此时，再执行ssh localhost命令，无需输入密码就可以直接登录了。
下面安装hadoop
Hadoop包括三种安装模式：
单机模式：只在一台机器上运行，存储是采用本地文件系统，没有采用分布式文件系统HDFS；
伪分布式模式：存储采用分布式文件系统HDFS，但是，HDFS的名称节点和数据节点都在同一台机器上；
分布式模式：存储采用分布式文件系统HDFS，而且，HDFS的名称节点和数据节点位于不同机器上。
本文只介绍Hadoop的安装方法
解压hadoop到制定目录：（我放在了/opt/hadoop）
配置环境
#Hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
刷新后使用hadoop verson命令检查：
子系统安装Spark
解压spark到制定目录：（我放在了/opt/spark）
关联用户：
sudo chown -R pteromyini ./spark #pteromyini是你的用户名
修改Spark的配置文件spark-env.sh模板文件
cd /opt/spark/
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
修改配置文件
sudo vi /opt/spark/conf/spark-env.sh
添加以下信息：（修改hadoop目录为你的目录）
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop/bin/hadoop classpath)
有了上面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中读取数据。如果没有配置上面信息，Spark就只能读写本地数据，无法读写HDFS数据。
配置环境：
#Spark
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip:$PYTHONPATH
export PYSPARK_PYTHON=python3
PYTHONPATH环境变量主要是为了在Python3中引入pyspark库，PYSPARK_PYTHON变量主要是设置pyspark运行的python版本。
.bashrc中必须包含JAVA_HOME,HADOOP_HOME,SPARK_HOME,PYTHONPATH,PYSPARK_PYTHON,PATH这些环境变量。如果已经设置了这些变量则不需要重新添加设置。另外需要注意，上面的配置项中，PYTHONPATH这一行有个py4j-0.10.4-src.zip，这个zip文件的版本号一定要和“/usr/local/spark/python/lib”目录下的py4j-0.10.4-src.zip文件保持版本一致。比如，如果“/usr/local/spark/python/lib”目录下是py4j-0.10.7-src.zip，那么，PYTHONPATH这一行后面也要写py4j-0.10.7-src.zip，从而使二者版本一致。
执行自带实例检查是否正常：
run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"
如果正常则安装完成。
标签：bin,Java,Hadoop,WSL,Maven,export,Linux,HOME,spark 来源： https://www.cnblogs.com/pteromyini/p/14746460.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。