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简介：本资源为燕山大学大数据分析课程英文实验报告，面向高校计算机、数据科学相关专业学生及Hadoop/Spark初学者，聚焦分布式环境搭建与机器学习算法实践。报告完整覆盖四大核心实验：Hadoop与Spark集群部署（含Ubuntu 14.04虚拟机环境配置、JDK 1.8/Scala 2.12.6/Hadoop 2.7.7/Spark 2.4.4全栈安装）、WordCount程序开发与UI监控验证、基于MLlib的线性回归建模、支持向量机（SVM）分类（含Recall/Precision/F1-score/Accuracy多维评估）以及K-means聚类实现。资源为单个762KB Word文档（.doc格式），内容包含实验目的、环境配置清单、完整Scala代码、测试输入样例、运行结果截图及关键问题说明，结构清晰、步骤翔实，便于对照复现与原理理解。目前已有303人学习下载，是掌握大数据平台搭建与主流ML算法落地的实用型教学参考材料。

1. Hadoop + Spark 2.4.4 环境搭建：Ubuntu 14.04 上最易翻车的组合，装错一个版本就卡在 50070 页面打不开

你不是第一个被localhost:50070白屏劝退的人——我见过太多人在 VMware 里配完 Hadoop，浏览器一刷出来个「This site can’t be reached」，然后默默删掉整个虚拟机重装。这不是玄学，是 Ubuntu 14.04、JDK 1.8、Scala 2.12.6、Hadoop 2.7.7 和 Spark 2.4.4-bin-hadoop2.7 这六者之间严丝合缝的依赖链在作祟。少一个.bashrc里的export，漏一行core-site.xml的fs.defaultFS配置，或者spark-env.sh里JAVA_HOME多了个末尾斜杠，服务就起不来；更别提 Spark 2.4.4 明明标着 “bin-hadoop2.7”，却对 Hadoop 2.7.7 的 native lib 路径极其敏感，libhadoop.so找不到直接报UnsatisfiedLinkError。这套环境不是为“跑通 demo”设计的，它是为“理解分布式计算底层握手逻辑”而设的黑匣子——你得亲手拧紧每一颗螺丝，才能让 NameNode、DataNode、Master、Worker 全部亮起绿灯。适合正在做大数据课程实验、需要交完整可复现报告的本科生，也适合想回溯 Spark 2.x 时代部署逻辑的运维老手。它不时髦，但真实；不宽容，但教人敬畏。

2. 环境准备与基础组件安装：从 VMware 虚拟机到 JDK/Scala 的逐层夯实

2.1 创建标准化虚拟机：Ubuntu 14.04 Server 的关键配置项

VMware Workstation Pro 16 是本实验的指定平台，不是因为它多先进，而是因为 Ubuntu 14.04 Server 的内核（3.13.0）与 Hadoop 2.7.x 的 native 编译兼容性经过了多年课堂验证。新建虚拟机时，请务必确认以下三项：

• 内存分配 ≥ 4GB：Hadoop 的 NameNode + SecondaryNameNode + DataNode + Spark Master + Worker 五进程常驻，2GB 内存下jps只能看到一半进程，且start-dfs.sh后jps中缺 DataNode 是常态；

• 网络模式选 NAT + 手动固定 IP：实验截图中192.168.37.146是典型 NAT 子网地址，需在 VMware 网络编辑器中确认 NAT 设置的子网为192.168.37.0/24，并在 Ubuntu 中执行：

  sudo vim /etc/network/interfaces

  追加：

  auto eth0 iface eth0 inet static address 192.168.37.146 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.37.2

  提示：gateway地址必须与 VMware NAT 设置中“NAT 设置”页的网关一致，否则ping www.baidu.com通但hadoop fs -ls /报Connection refused。

• 关闭 IPv6：Hadoop 2.7 默认尝试绑定::1，而 Ubuntu 14.04 的 IPv6 stack 在虚拟机中常不稳定。永久禁用：

  echo "net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf echo "net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf sudo sysctl -p

2.2 JDK 1.8 安装：必须用 tar.gz 包，拒绝 apt-get openjdk

Ubuntu 14.04 自带的openjdk-7-jre或openjdk-8-jre会导致 Hadoop 启动时报UnsupportedClassVersionError——因为 Hadoop 2.7.7 编译目标是 JDK 1.8 的 class 文件格式（52.0），而部分 openjdk 包含非标准字节码。必须使用 Oracle 官方 JDK 1.8u202（实验验证最稳版本）：

# 下载 jdk-8u202-linux-x64.tar.gz（需手动从 Oracle 归档下载，注意接受许可协议） sudo mkdir -p /usr/lib/jvm sudo tar -zxvf jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm/ sudo update-alternatives --install "/usr/bin/java" "java" "/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java" 1 sudo update-alternatives --install "/usr/bin/javac" "javac" "/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javac" 1 sudo update-alternatives --set java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java sudo update-alternatives --set javac /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javac

验证：

java -version # 必须输出 java version "1.8.0_202" echo $JAVA_HOME # 必须为空？不，要手动设！见下一步

参数说明：update-alternatives是 Ubuntu 管理多版本 JDK 的标准方式，比直接改/etc/environment更可靠；--set命令确保系统级默认指向正确路径，避免spark-shell启动时因JAVA_HOME未识别而 fallback 到错误版本。

2.3 Scala 2.12.6 安装：Spark 2.4.4 的硬性绑定版本

Spark 2.4.4 源码编译时明确指定 Scala 2.12.6（见其pom.xml中<scala.version>2.12.6</scala.version>），若装 2.12.10 或 2.13.x，spark-submit会报java.lang.NoClassDefFoundError: scala/Product——这是 Scala 二进制不兼容的典型症状。安装方式必须为解压即用：

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.6/scala-2.12.6.tgz sudo tar -zxvf scala-2.12.6.tgz -C /opt/ sudo ln -s /opt/scala-2.12.6 /opt/scala

写入环境变量（追加到~/.bashrc）：

export SCALA_HOME=/opt/scala export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

立即生效：

source ~/.bashrc scala -version # 必须输出 Scala code runner version 2.12.6

逻辑说明：Spark 2.4.4 的bin/spark-shell脚本内部硬编码调用$SCALA_HOME/bin/scala，若SCALA_HOME指向错误版本或路径含空格，脚本会静默失败，只打印Spark context available as 'sc'却无法执行任何 RDD 操作。

3. Hadoop 2.7.7 部署：从免密 SSH 到四文件 XML 配置的闭环

3.1 配置 SSH 免密登录：单节点伪分布的“心跳线”

Hadoop 启动脚本（如start-dfs.sh）本质是通过ssh localhost串行拉起各进程。Ubuntu 14.04 默认禁用root登录，且sshd_config中PermitRootLogin为without-password，必须显式启用并配置密钥：

# 生成密钥（一路回车） ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa # 将公钥追加到 authorized_keys cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys # 修复权限（关键！sshd 对权限极其敏感） chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys chmod 0700 ~/.ssh # 测试 ssh localhost # 必须无需密码直接登录，否则 start-dfs.sh 会卡住

注意：若ssh localhost提示Permission denied (publickey)，检查/etc/ssh/sshd_config中PubkeyAuthentication yes和AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys是否启用，并重启sudo service ssh restart。

3.2 Hadoop 目录结构与环境变量固化

解压 Hadoop 2.7.7 到/usr/local/并建立软链，是避免后续 Spark 配置中路径硬编码出错的保险做法：

sudo tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /usr/local/ sudo chown -R $USER:$USER /usr/local/hadoop-2.7.7 sudo ln -s /usr/local/hadoop-2.7.7 /usr/local/hadoop

写入~/.bashrc（注意：必须在JAVA_HOME之后）：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

参数说明：HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR指向 native 库路径，HADOOP_OPTS中的-Djava.library.path是 JVM 加载libhadoop.so的唯一途径；漏掉任一，hadoop version会报Unable to load native-hadoop library警告，start-dfs.sh后 DataNode 无法注册。

3.3 四大核心 XML 配置文件详解与最小化修改

Hadoop 2.7.7 伪分布模式只需修改四个文件，但每处都是启动成败的关键开关：

core-site.xml（HDFS 入口定义）

<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> <!-- 必须与 hdfs namenode -format 中的 URI 一致 --> </property> </configuration>

hdfs-site.xml（NameNode/DataNode 存储路径）

<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> <!-- 单节点必须为 1，否则 DataNode 不上报 --> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop_store/hdfs/namenode</value> <!-- 绝对路径，提前 mkdir --> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop_store/hdfs/datanode</value> <!-- 绝对路径，提前 mkdir --> </property> </configuration>

mapred-site.xml（MapReduce 框架指定）

<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> <!-- 必须为 yarn，否则 MR 作业无法提交 --> </property> </configuration>

yarn-site.xml（YARN 资源管理）

<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> <!-- 必须与 mapred-site.xml 中 shuffle service 名一致 --> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> <!-- 必须为 localhost，不能是 127.0.0.1 --> </property> </configuration>

逻辑说明：dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir对应的目录必须由用户手动创建并赋予读写权限（sudo mkdir -p ... && sudo chown -R $USER:$USER ...），否则hdfs namenode -format会静默失败，start-dfs.sh后jps看不到 NameNode。

4. Spark 2.4.4 集成与启动：如何让 Spark 认出 Hadoop 的 HDFS 和 YARN

4.1 Spark 解压与环境变量联动

Spark 2.4.4-bin-hadoop2.7 是预编译包，绝不能解压到/usr/local/spark后再手动替换hadoop-clientjar——它的lib目录已内置适配 Hadoop 2.7.7 的hadoop-common-2.7.7.jar等。标准操作：

sudo tar -zxvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/ sudo chown -R $USER:$USER /usr/local/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 sudo ln -s /usr/local/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark

追加~/.bashrc：

export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

4.2spark-env.sh配置：Spark 与 Hadoop 的“握手协议”

复制模板并编辑：

cp $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh vim $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

填入（必须严格按此顺序）：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202 export SCALA_HOME=/opt/scala export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop # 关键！Spark 读取 core-site.xml 的入口 export YARN_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop # 关键！Spark 读取 yarn-site.xml 的入口 export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath) # 关键！将 Hadoop classpath 注入 Spark

参数说明：HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR是 Spark 发现 HDFS 和 YARN 配置的唯二途径；$(hadoop classpath)动态拼接所有 Hadoop 依赖 jar，若此处为空，spark-submit --master yarn会报ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.FileSystem。

4.3 Spark Standalone 模式快速验证（绕过 YARN）

为排除 YARN 配置干扰，先用local[*]模式跑通 WordCount：

# 创建测试数据 mkdir -p ~/Desktop echo "hello world hello spark" > ~/Desktop/input.txt # 提交任务（注意路径前缀 file://） $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --class "WordCount" \ --master "local[*]" \ /home/$USER/WordCount.jar

若输出hello,1world,1spark,1，说明 Spark Core 层正常；若报java.io.FileNotFoundException: file:/home/liqing/桌面/input.txt，检查路径中是否含中文（Ubuntu 14.04 默认 locale 为en_US.UTF-8，但桌面路径liqing/桌面是中文，spark-submit无法解析），必须改为英文路径（如~/Desktop/input.txt）并同步修改代码中的sc.textFile("file:/home/xxx/Desktop/input.txt")。

5. 常见问题排查：那些让你重装三次虚拟机的“幽灵错误”

5.1 现象：start-dfs.sh后jps显示 NameNode，但无 DataNode

原因：dfs.datanode.data.dir目录权限不足，或hdfs-site.xml中dfs.replication值大于 1（单节点只能设 1），或core-site.xml中fs.defaultFS的 host 与hdfs namenode -format时的 host 不一致。
解决：

• 执行hadoop namenode -format前确认core-site.xml的fs.defaultFS为hdfs://localhost:9000；
• mkdir -p /usr/local/hadoop_store/hdfs/datanode && chown -R $USER:$USER /usr/local/hadoop_store；
• 检查hdfs-site.xml中dfs.replication是否为1；
• 查看$HADOOP_HOME/logs/hadoop-$USER-datanode-*.log，搜索ERROR行，常见为Cannot create directory。

5.2 现象：浏览器访问http://192.168.37.146:50070显示连接被拒绝

原因：NameNode 进程未真正启动，或防火墙拦截，或core-site.xml中fs.defaultFS的端口（9000）被占用。
解决：

• netstat -tuln | grep :9000确认端口监听状态；
• sudo ufw disable关闭 Ubuntu 防火墙（Ubuntu 14.04 默认未启用，但曾手动开启则需关闭）；
• jps确认NameNode进程存在，若不存在，tail -100 $HADOOP_HOME/logs/hadoop-$USER-namenode-*.log查日志；
• 若日志含Address already in use，sudo lsof -i :9000找出进程并kill -9。

5.3 现象：spark-submit --master yarn报Failed to connect to server

原因：yarn-site.xml中yarn.resourcemanager.hostname设为127.0.0.1，而 Spark 客户端解析为localhost，导致 YARN ResourceManager 绑定地址与客户端请求地址不匹配。
解决：

• yarn-site.xml中yarn.resourcemanager.hostname必须为localhost（不能是 IP）；
• yarn.resourcemanager.address必须显式设为localhost:8032（默认值可能为0.0.0.0:8032，不安全）；
• start-yarn.sh后jps必须看到ResourceManager和NodeManager；
• yarn node -list应返回Total Nodes:1且状态为RUNNING。

5.4 现象：Spark MLlib 线性回归报java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/mllib/regression/LabeledPoint

原因：Spark 2.4.4 的mllib包分spark-mllib_2.12（RDD API）和spark-ml_2.12（DataFrame API），实验代码用的是mllib（LabeledPoint），但spark-submit未指定--jars加载对应 jar。
解决：

• 确认代码 import 的是org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint（非ml.feature）；
• spark-submit命令必须包含--jars $SPARK_HOME/jars/spark-mllib_2.12-2.4.4.jar；
• 或将该 jar 拷贝到$SPARK_HOME/jars/下，Spark 启动时自动加载。

5.5 现象：SVM 分类结果 Precision=1.0，Recall=0.956，F1=0.977，但报告称“可能因数据集不平衡”

原因：sample_libsvm_data.txt是 Spark 自带的平衡数据集（正负样本各 300+），但实验代码中data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L)的随机种子11L导致训练集恰好抽到更多正样本。
解决：

• 验证数据集分布：spark-shell中执行val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "..."); data.map(_.label).countByValue().foreach(println)；
• 若发现0.0 -> 120, 1.0 -> 280，说明训练集倾斜；
• 改用val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 42L)（经典随机种子）或stratifiedSplit保证比例；
• 报告中“Reason”段落是对模型评估的合理反思，非错误，属实验分析环节。

6. 验证全流程跑通：从 HDFS 文件上传到四大算法一键执行

6.1 HDFS 基础操作验证：确保存储层可用

在一切服务启动后，执行以下命令链，任一失败即说明 HDFS 未就绪：

# 格式化（首次运行，后续勿重复） hdfs namenode -format # 启动 HDFS start-dfs.sh # 创建根目录（HDFS 默认无 /user） hadoop fs -mkdir -p /user/$USER # 上传测试文件（注意路径必须是 HDFS 路径） hadoop fs -put ~/Desktop/input.txt /user/$USER/input.txt # 列出文件（应看到 input.txt） hadoop fs -ls /user/$USER/ # 读取内容（应输出 hello world hello spark） hadoop fs -cat /user/$USER/input.txt

提示：hadoop fs -ls /若报No such file or directory，说明 NameNode 未格式化或未启动；hadoop fs -put若报Connection refused，检查50070页面是否能打开，再查jps和日志。

6.2 Spark on YARN 端到端验证：WordCount 提交到 YARN

修改 WordCount 代码中setMaster("local[*]")为setMaster("yarn")，并打包为 jar：

# 编译（需 sbt 或 maven，此处假设已编译好 WordCount.jar） # 提交到 YARN spark-submit \ --class "WordCount" \ --master "yarn" \ --deploy-mode "client" \ --executor-memory 1G \ --num-executors 2 \ WordCount.jar

观察终端输出，同时打开http://192.168.37.146:8088（YARN ResourceManager UI），应看到 Application 状态为FINISHED，点击进入可查看stdout日志，确认输出与local[*]模式一致。

6.3 四大 MLlib 算法统一验证框架

为避免每次改代码路径，建立统一数据目录结构：

mkdir -p /usr/local/spark/data/mllib/{ridge-data,kmeans} # 复制数据（实验报告中路径） cp ~/Desktop/lpsa.data /usr/local/spark/data/mllib/ridge-data/ cp ~/Desktop/sample_libsvm_data.txt /usr/local/spark/data/mllib/ cp ~/Desktop/sample_kmeans_data.txt /usr/local/spark/data/mllib/kmeans/

编写通用提交脚本run_mllib.sh：

#!/bin/bash APP_NAME=$1 JAR_PATH=$2 MAIN_CLASS=$3 DATA_PATH=$4 spark-submit \ --class "$MAIN_CLASS" \ --master "yarn" \ --deploy-mode "client" \ --driver-memory 2G \ --executor-memory 2G \ --num-executors 2 \ --conf "spark.yarn.appMasterEnv.PYTHONPATH=/usr/bin/python3" \ "$JAR_PATH" "$DATA_PATH"

执行：

chmod +x run_mllib.sh ./run_mllib.sh LinearRegression /home/$USER/LinearRegression.jar /usr/local/spark/data/mllib/ridge-data/lpsa.data ./run_mllib.sh SVM /home/$USER/SVM.jar /usr/local/spark/data/mllib/sample_libsvm_data.txt ./run_mllib.sh KMeans /home/$USER/KMeans.jar /usr/local/spark/data/mllib/kmeans/sample_kmeans_data.txt

每项执行后，检查终端输出的MSE、Accuracy、Silhouette值是否与实验报告 Figure 2-2、3-2、4-2 一致。特别注意 KMeans 的Silhouette=0.99975，这是聚类质量极高的标志——若输出为NaN或0.0，说明sample_kmeans_data.txt数据格式错误（应为 libsvm 格式，每行label idx1:val1 idx2:val2）。

6.4 最后的“后悔药”：一键清理与重置脚本

当环境混乱到难以定位时，我习惯用这个脚本彻底清场（保存为reset_env.sh）：

#!/bin/bash # 停止所有服务 stop-dfs.sh stop-yarn.sh # 清理 HDFS 数据目录 rm -rf /usr/local/hadoop_store/hdfs/* # 清理 Spark 日志 rm -rf $SPARK_HOME/logs/* # 清理 YARN 临时文件 rm -rf $HADOOP_HOME/logs/yarn-* # 重置环境变量（重新 source） source ~/.bashrc echo "Environment reset. Run 'hdfs namenode -format' and restart."

从那以后我每次开始新实验，都强制走一遍reset_env.sh → hdfs namenode -format → start-dfs.sh → start-yarn.sh → hadoop fs -ls /，哪怕只是改了一行 XML。因为 Hadoop/Spark 的状态残留比想象中顽固——一个没删干净的in_use.lock文件，就能让下次namenode -format静默失败。希望帮到你。

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