环境搭建
相比之前搭建Hadoop环境的Windows系统的相对繁琐步骤，Mac下显得简单不少。 虽然我们需要搭建的是Spark环境，但是因为Spark依赖了Hadoop的HDFS以及YARN计算框架，当然还有类似软件包管理软件。
操作系统：Mac OS X JDK：1.8.0_121 命令终端：iTerm2（Mac自带的命令终端也一样，只是配置环境参数需要到~/.bash_profile下添加，对于iTerm2需要到~/.zshrc中添加） 软件包管理工具：brew（能够方便的安装和卸载软件，使用brew cash还可以安装图形化的软件，类似于Ubuntu下的apt-get以及前端里的npm）
上面步骤和条件如果都具备的话，就可以安装Hadoop了，这也是我唯一遇到坑的地方。
1. 配置ssh
配置ssh就是为了能够实现免密登录，这样方便远程管理Hadoop并无需登录密码在Hadoop集群上共享文件资源。 如果你的机子没有配置ssh的话，在命令终端输入ssh localhost是需要输入你的电脑登录密码的。配置好ssh后，就无需输入密码了。 第一步就是在终端执行ssh-keygen -t rsa -P ''，之后一路enter键，当然如果你之前已经执行过这样的语句，那过程中会提示是否要覆盖原有的key，输入y即可。 第二步执行语句cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys用于授权你的公钥到本地可以无需密码实现登录。 理论上这时候，你在终端输入ssh lcoalhost就能够免密登录了。
但是，我在这里遇到了个问题，折腾了我蛮久。当我执行cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys的时候，总是出现如下警告zsh: permission denied: /Users/jackie/.ssh/authorized_keys。 显然这是权限问题，我直接为ssh目录赋予777、740和700都无效，还是报同样的错。于是查了下资料在这里看到了解决方案。 设置authorized_keys权限——$ chmod 600 authorized_keys 设置.ssh目录权限——$ chmod 700 -R .ssh 参考资料给出的解释是：文件和目录的权限千万别设置成chmod 777.这个权限太大了，不安全，数字签名也不支持--!。
如果是别人电脑ssh到我的电脑，那么除了要把自己的私钥复制给别人，还需要执行cat id_rsa.pub >> authorized_keys命令才行。
生成ssh后，使用 ssh localhost 来测试 ssh 是否成功。给出提醒如下：
ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused
这是因为mac电脑的共享配置未打开，在System preferences ->Sharing中打开如下配置：
此时再次使用 ssh localhost 命令来测试返回 Last login: Mon Mar 21 09:58:12 2016，表明已经成功。
可以看看 在Mac下安装Hadoop的坑
2. 下载安装Hadoop
这时候brew的好处就体现出来了，你无需到Hadoop官网去找下载链接，只要在命令终端输入brew install hadoop等命令执行完，你就可以看到在/usr/lcoal/Cellar目录下就有了hadoop目录，表示安装成功。（当然命令执行过程中会因为网络或其他原因中断，这时候你只需要重新执行一次brew install hadoop即可）
3. 配置Hadoop
3.1 进入安装目录/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoop，找到并打开hadoop-env.sh文件，将export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true" 改为
export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.security.krb5.realm= -Djava.security.krb5.kdc="
export JAVA_HOME="/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_121.jdk/Contents/Home"
(java_home请写上你本机上jdk安装的位置)
3.2 配置hdfs地址和端口 进入目录/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoop，打开core-site.xml将<configuration></configuration>替换为
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:8020</value>
</property>
</configuration>
3.3 配置mapreduce中jobtracker的地址和端口 在相同的目录下，你可以看到一个mapred-site.xml.template首先将文件重命名为mapred-site.xml，同样将<configuration></configuration>替换为
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:8021</value>
</property>
</configuration>
3.4 修改hdfs备份数 相同目录下，打开hdfs-site.xml加上
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
4. 格式化HDFS
这个操作相当于一个文件系统的初始化，执行命令hdfs namenode -format 在终端最终会显示成功
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 322 bytes saved in 0 seconds.
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
17/05/06 15:51:29 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at jackies-macbook-pro.local/192.168.*.*
************************************************************/
5. 配置Hadoop环境变量
因为我用的是iTerm2，所以打开~/.zshrc添加
export HADOOP_HOME=/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
再执行source ~/.zhsrac以确保配置生效 配置这个是方便在任意目录下全局开启关闭hadoop相关服务，而不需要到/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/sbin下执行。
6. 启动关闭Hadoop服务
启动/关闭HDSF服务
./start-dfs.sh
./stop-dfs.sh
启动成功后，我们在浏览器中输入http://localhost:50070可以看到
启动/关闭YARN服务
./start-yarn.sh
./stop-yarn.sh
启动成功后，我们在浏览器中输入http://localhost:8088可以看到
启动/关闭Hadoop服务(等效上面两个)
./start-all.sh
./stop-all.sh
注意，如果从别人电脑往我的电脑里传文件，出现connection refused提示。则可能需要把电脑的hosts文件中的 localhost 127.0.0.1 改为 localhost 0.0.0.0 。
另外，可以通过
jps
命令看到当前hadoop启动的节点。
可以通过
hdfs dfs -mkdir -p /input
命令来在 HDFS 文件系统中创建目录。注意这个目录是在HDFS的文件系统中的目录，而不是你电脑上的目录。
同样的配方，执行brew install scala你就可以拥有Scala。 在终端执行scala -version，如果出现类似Scala code runner version 2.12.2 -- Copyright 2002-2017, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.说明你安装成功了。 同样，不要忘了配置Scala的环境变量，打开~/.zshrc添加
export SCALA_HOME=/usr/local/Cellar/scala/2.12.2
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
有了前面这么多的准备工作，终于可以安装Spark了。也是比较简单,起码我没有遇到坑。 到Spark官网下载你需要的Spark版本，注意这里我们看到需要有依赖的Hadoop，而且还让你选择Hadoop的版本。 下载完直接双击压缩包就会解压（建议安装一个解压软件），将其重命名为spark放到/usr/local下面。
毫无例外，我们还需要一个环境参数配置，打开~/.zshrc添加
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
走到这一步，我们终于可以启动spark了，打开终端，输入spark-shell，这时候会看到
妥了！虽然整个安装过程没有遇到什么大坑，但是还是比较耗时间。
在配置Hadoop环境的过程中出现错误：Error：Invalid HADOOP_COMMON_HOME 原因是：没有配置环境变量HADOOP_COMMON_HOME 解决方法：在～／.bash_profile里面配置环境变量HADOOP_COMMON_HOME HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME HADOOP_HOME是配置的Hadoop的安装目录 修改完之后执行：source ~/.bash_profile
这里 借鉴
