铭文一级：
第五章：实战环境搭建
Spark源码编译命令:
./dev/make-distribution.sh
--name 2.6.0-cdh5.7.0
--tgz
-Pyarn -Phadoop-2.6
-Phive -Phive-thriftserver
-Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.0
铭文二级：
第五章：实战环境搭建(所有都配置到环境变量)
1、Scala的安装：Download->previous releases //课程使用2.11.8
2、Maven的安装：Download->archives->binaries //课程使用3.3.9
修改settings.xml的默认仓库地址
3、下载hadoop的安装包（CDH5的地址里有）
生成ssh公钥指令：ssh-keygen -t rsa
拷贝公钥：cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
解压hadoop安装包：
etc/hadoop目录下6个配置文件需要修改(*#* //对应name与value配对)：
配置文件第一部分（4个）：
hadoop.env.sh //修改java_home地址
core-site.xml /* fs.defaultFS#hdfs://hadoop000:8020 hadoop.tmp.dir#/home/hadoop/app/tmp */
hdfs-site.xml //副本系数自行设置: dfs.replication#1
slaves //修改主机localhost为hadoop000
修改完这四个文件可以格式化hadoop：
进入hadoop目录的bin目录，执行：./hadoop namenode -format
配置到环境变量
到sbin目录下：./start-dfs.sh //hadoop000:50070
配置文件第二部分（2个）：
mapred-site.xml //cp一份模板出来 运行在yarn上：mapreduce.framework.name#yarn
yarn-site.xml //整合mapreduce：yarn.nodemanager.aux-services#mapredue-shuffle
到sbin目录下：./start-yarn.sh //hadoop000:8088
hadoop fs -ls /
hadoop fs -mkdir /data
hadoop fs -put $FILE /data/
hadoop fs -test $FILE //查看详细内容
运行一个内置的example测试hadoop环境是否安装成功=>
hadoop目录下有share/hadoop/mapreduce(在这目录下运行？是的)
hadoop jar $example那个jar包 pi 2 3
刷新yarn界面可观察到有内容提交上去
4、Hbase的安装（CDH5网址可以下载1.2.0版本)
需要修改三个配置文件：
hbase.env.sh //A.java_home、B.解开ZK，并设置为false，不用hbase默认的zk来管理
hbase-site.xml //与hadoop-site.xml做比较
A.hbase.rootdir#hdfs://hadoop000:8020/hbase
B.hbase.cluster.distributed#true
C.hbase.zookeeper.quorum#hadoop000:2181
regionservers //修改为hadoop000，与hadoop的slaves类似
启动：先启动zookeeper与hadoop的dfs，再启动hbase，bin目录下： ./start-hbase.sh
hadoop000:60010为默认UI端口
使用（单词不会或者忘了可以按tab键提示）：./hbase shell
查看版本：version
查看状态：status
建表：create 'member','info','address'
查看所有表：list
查看表的详细内容：describe 'member'
5、Spark环境搭建，具体操作看笔记一的铭文二、铭文四或者：https://www.imooc.com/article/18419
bin目录下./spark-shell --master local[2] //默认UI端口为：hadoop000:4040
IDEA搭建maven的Spark Streaming环境，在原有的基础上：
1.添加三个version：
spark.version:2.2.0
hadoop:2.6.0-cdh5.7.0
hbase:1.2.0-cdh5.7.0
2.因为使用cdh5，所以要引入cdh5仓库<repositories><repository>：
id#可以自己取
url#http://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos
3.添加四个dependency：//单个依赖实际是包含了很多的依赖，否则自己一个一个地引入非常地麻烦
groupId#org.apache.*
artifactId#hadoop-client、hbase-client、hbase-server、spark-streaming_2.11
version#//${相对于的引入即可}
ps:spark-streaming_2.11可在官网文档
Programming Guides->Spark Streaming->拉下：Basic Concepts看到，直接引入即可
最后可以rebuild 一下maven项目（菜单栏或者右键即可）