Openfire+Spark+Spark Web安装配置
大数据处理平台Spark的安装和配置方法
大数据处理平台Spark的安装和配置方法大数据处理平台Spark是一种快速且可扩展的数据处理框架，具有分布式计算、高速数据处理和灵活性等优势。
为了使用Spark进行大规模数据处理和分析，我们首先需要正确安装和配置Spark。
本文将介绍Spark的安装和配置方法。
一、环境准备在开始安装Spark之前，需要确保我们的系统符合以下要求：1. Java环境：Spark是基于Java开发的，因此需要先安装Java环境。
建议使用Java 8版本。
2. 内存要求：Spark需要一定的内存资源来运行，具体要求取决于你的数据规模和运行需求。
一般情况下，建议至少有8GB的内存。
二、下载Spark1. 打开Spark官方网站（不提供链接，请自行搜索）并选择合适的Spark版本下载。
通常情况下，你应该选择最新的稳定版。
2. 下载完成后，将Spark解压到指定的目录。
三、配置Spark1. 打开Spark的安装目录，找到conf文件夹，在该文件夹中有一份名为spark-defaults.conf.template的示例配置文件。
我们需要将其复制并重命名为spark-defaults.conf，然后修改该文件以配置Spark。
2. 打开spark-defaults.conf文件，你会看到一些示例配置项。
按照需求修改或添加以下配置项：- spark.master：指定Spark的主节点地址，如local表示使用本地模式，提交到集群时需修改为集群地址。
- spark.executor.memory：指定每个Spark执行器的内存大小，默认为1g。
- spark.driver.memory：指定Spark驱动程序的内存大小，默认为1g。
3. 如果需要配置其他参数，可以参考Spark官方文档中的配置指南（不提供链接，请自行搜索）。
4. 保存并退出spark-defaults.conf文件。
四、启动Spark1. 打开命令行终端，进入Spark的安装目录。
openfire环境搭建
Openfire环境搭建Linux：ubuntu 12.10Win：Windows 7版本：Openfire 3.9.1 Spark 2.6.3 Java统一使用6u45这个版本1Openfire服务器部署（非源码）1.1 Win下：1、安装jdk2、在openfire官网igniterealtime中下载win版的openfire，下载完成后，如果你下载的是exe文件，执行你的安装文件，进行安装。
这里我是zip的文件。
解压后，复制openfire目录到C:\Program Files\目录下；一定要在C:\Program Files\目录下的；这样openfire就安装完成了。
3、启动openfire服务器，并配置它。
在C:\Program Files\openfire\bin目录下有一个电灯泡的openfire.exe文件，双击执行，启动完成后可以看到4、点击Launch Admin按钮进入http://127.0.0.1:9090/setup/index.jsp页面，配置openfire服务器5、后面是选择语言，配置服务器域名。
选择数据库，这里可以选择openfire自带的数据库，即嵌入的数据库。
选择特性配置，默认即可。
管理员邮件，可跳过。
完成安装。
6、进入http://127.0.0.1:9090/login.jsp页面后，输入admin、密码admin登陆进入7、进入后可以看到：1.2 Ubuntu下：1、先去甲骨文官网下载安装jdk（选择Linux x64 或者Linux x86对应链接，注意不要选择rpm.bin的，选择.bin，6u45对应的是jdk-6u45-linux-i586.bin），也不要使用ubuntu自带的openjdk2、安装全程需要root权限，首先获取root权限sudo –s5、然后就是要告诉系统，我们使用的sun的JDK，而非OpenJDK了（注意下面的2行命令--install后面一共四个参数分别是链接名称路径优先级，我们只要修改对应的6、openfire官网下载Linux版的openfire：openfire_3.9.1_all.deb（这个直接双击通过ubuntu软件中心安装），经过以上软件已经完成安装，此时需要修改一下openfire的启动文件如果openfire没有启动，可以通过/etc/init.d/openfire start启动服务。
Spark的安装及其配置
Spark的安装及其配置1.Spark下载2.上传解压，配置环境变量配置bin⽬录解压：tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/soft/改名：mv spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/ spark-2.4.5配置环境变量：vim /etc/profile添加环境变量：export SPARK_HOME=/usr/local/soft/spark-2.4.5export PATH=PATH:SPARK_HOME/bin保存配置：source /etc/profile3.修改配置⽂件 conf修改spark-env.sh: cp spark-env.sh.template spark-env.sh增加配置：export SPARK_MASTER_IP=masterexport SPARK_MASTER_PORT=7077export SPARK_WORKER_CORES=2export SPARK_WORKER_INSTANCES=1export SPARK_WORKER_MEMORY=2gexport JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171修改：cp slaves.template slaves增加：node1node24.发放到其他节点xsync spark-2.4.5(xsync是⾃⼰写的脚本，在安装Hadoop的时候写过)4、在主节点执⾏启动命令启动集群，在master中执⾏./sbin/start-all.sh5.检验安装的Spark1. standalone client模式⽇志在本地输出，⼀班⽤于上线前测试(bin/下执⾏)需要进⼊到spark-examples_2.11-2.4.5.jar 包所在的⽬录下执⾏cd /usr/local/soft/spark-2.4.5/examples/jarsspark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 1002. standalone cluster模式上线使⽤，不会再本地打印⽇志spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --driver-memory 512m --deploy-mode cluster --supervise --executor-memory 512M --total-executor-cores 1 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100spark-shell spark 提供的⼀个交互式的命令⾏，可以直接写代码spark-shell master spark://master:70776.整合yarn在公司⼀般不适⽤standalone模式，因为公司⼀般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架停⽌spark集群在spark sbin⽬录下执⾏ ./stop-all.shspark整合yarn只需要在⼀个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark ⽂件1、增加hadoop 配置⽂件地址vim spark-env.sh增加export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop2、往yarn提交任务需要增加两个配置 yarn-site.xml(/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/yarn-site.xml)先关闭yarnstop-yarn.sh<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property>4、同步到其他节点，重启yarnscp -r yarn-site.xml node1:`pwd`scp -r yarn-site.xml node2:`pwd`启动yarnstart-yarn.shcd /usr/local/soft/spark-2.4.5/examples/jars3.spark on yarn client模式⽇志在本地输出，⼀班⽤于上线前测试spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client --executor-memory 512M --num-executors 2 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 1004.spark on yarn cluster模式上线使⽤，不会再本地打印⽇志减少iospark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster --executor-memory 512m --num-executors 2 --executor-cores 1 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100获取yarn程序执⾏⽇志执⾏成功之后才能获取到yarn logs -applicationId application_1560967444524_0003在idea中使⽤spark做wordCountimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo1WordCount {def main(args: Array[String]): Unit = {// Spark配置⽂件对象val conf: SparkConf = new SparkConf()// 设置Spark程序的名字conf.setAppName("Demo1WordCount")// 设置运⾏模式为local模式即在idea本地运⾏conf.setMaster("local")// Spark的上下⽂环境，相当于Spark的⼊⼝val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)// 词频统计// 1、读取⽂件/*** RDD : 弹性分布式数据集（可以先当成scala中的集合去使⽤）*/val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/words")// 2、将每⼀⾏的单词切分出来// flatMap: 在Spark中称为算⼦// 算⼦⼀般情况下都会返回另外⼀个新的RDDval wordsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(line => line.split(","))// 3、按照单词分组val groupRDD: RDD[(String, Iterable[String])] = wordsRDD.groupBy(word => word)// 4、统计每个单词的数量val countRDD: RDD[String] = groupRDD.map(kv => {val word: String = kv._1val words: Iterable[String] = kv._2// words.size直接获取迭代器的⼤⼩// 因为相同分组的所有的单词都会到迭代器中// 所以迭代器的⼤⼩就是单词的数量word + "," + words.size})// 5、将结果进⾏保存countRDD.saveAsTextFile("spark/data/wordCount")}}Processing math: 100%。
Openfire安装配置
一、环境操作系统：Windows XP SP3Web服务器：Tomcat 6.0.18.0Java Version：1.6.0_21Jvm Version：1.6.0_21-b07Openfire服务器：Openfire 3.7.0 Openfire Plugin：Fastpath Service 4.2.0Fastpath Webchat 4.0.0二、Opernfire环境安装配置1. Openfire下载目前最新版为3.7.0下载地址：/downloads/index.jsp分为两个版本，一个是包含了JRE的安装版本，另外一个是不包含JRE的版本。
也可以分别通过下面两个链接直接下载。
/downloadServlet?filename=openfire/openfire_3_7_0.exe/downloadServlet?filename=openfire/openfire_3_7_0.zip2. Openfire安装将下载的openfire_3_7_0.zip解压。
Openfire的全路径中不能有中文字符，最好主机名也是标准点的英文名称。
3. 运行Openfire服务器直接运行服务器文件。
安装目录\Openfire\bin\openfire.exe。
出现启动界面点击“Launch Admin”，或者在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:9000，进入Opernfire 管理控制台。
初次会进入Openfire设置界面，对Openfire进行初始设置。
3. Openfire初始设置3.1 语言选择：中文（简体）3.2 服务器设置：设置域及服务器管理端口3.3 数据库设置：有两个选项，分别是标准数据库连接和嵌入的数据库。
3.3.1 标准数据库连接，可以使用其他外部的数据库，目前支持5种外部数据库（MySQL、Oracle、Microsoft SQLServer、PostgreSQL、IBM DB2）3.3.2 嵌入的数据库，使用Openfire自带的嵌入式的数据库设置管理员账户的电子邮箱以及管理员登录管理控制台时的密码。
Spark安装及环境配置
Spark安装及环境配置前篇⽂章介绍了scala的安装与配置、接下来介绍⼀下spark的安装及环境配置。
1、Apache spark下载下载时需要注意的是在第1步选择完spark版本之后的第2步“choose a package type”时，spark与hadoop版本必须配合使⽤。
因为spark会读取hdfs⽂件内容⽽且spark程序还会运⾏在HadoopYARN上。
所以必须按照我们⽬前安装的hadoop版本来选择package type。
我们⽬前使⽤的hadoop版本为hadoop2.7.5,所以选择Pre-built for Apache Hadoop 2.7 and later。
点击第3步Download Spark后的连接 spark-2.1.2-bin-hadoop2.7.tgz进⼊下图所⽰的页⾯。
在国内我们⼀般选择清华的服务器下载，这下载速度⽐较快，连接地址如下：2、安装spark通过WinSCP将spark-2.1.2-bin-hadoop2.7.tgz上传到master虚拟机的Downloads⽬录下，然后解压到⽤户主⽬录下并更改解压后的⽂件名（改⽂件名⽬的是名字变短，容易操作）。
解压过程需要⼀点时间，耐⼼等待哈。
解压完成后通过ls命令查看当前⽤户主⽬录，如下图所⽰增加了spark-2.1.2-bin-hadoop2.7⽂件⽬录通过mv命令更改spark-2.1.2-bin-hadoop2.7名为spark3、配置spark环境变量通过命令vim .bashrc编辑环境变量在⽂件末尾增加如下内容，然后保存并退出重新加载环境变量配置⽂件，使新的配置⽣效(仅限当前终端，如果退出终端新的环境变量还是不能⽣效，重启虚拟机系统后变可永久⽣效)通过spark-shell展⽰spark是否正确安装，Spark-shell是添加了⼀些spark功能的scala REPL交互式解释器，启动⽅式如下图所⽰。
Spark环境搭建手册
Spark集群搭建手册1.在各个节点安装spark，推荐从官网下载最新的稳定版本:a.创建spark安装目录：mkdir/usr/local/sparkb.把下载的spark拷贝到安装目录并解压（安装了VMware tools后，可以直接将下载的安装包拖拉到安装目录中）：tar-xzvf spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgzc.为了可以在任意目录下使用spark命令，需要将spark的bin和sbin目录配置到.bashrc中,vim~/.bashrc:export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6ExportPATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATHd.使用source命令使更改生效：source~/.bashrc2.在各个节点配置spark一下,配置文件都是在$SPARK_HOME/conf目录下：a.修改slaves文件，（若没有slaves文件可以cp slaves.template slaves创建），添加worker节点的Hostname，修改后内容如下:b.配置spark-env.sh，（若没有该文件可以cp spark-env.sh.template spark-env.sh创建），添加如下内容：export JAVA_HOME=/usr/lib/javaexport SCALA_HOME=/usr/lib/scala-2.12.0-M5export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoopexport SPARK_MASTER_IP=masterexport SPARK_WORKER_MEMORY=1g新版的：（旧版的）修改后的内容如下：更详细的配置说明，请参考官方文档：/docs/latest/spark-standalone.html#cluster-launch-scriptsc.（可选）配置spark-defaults.sh:d.将主节点中的Spark目录复制到从节点的家目录中3.启动并验证spark集群：Spark只是一个计算框架，并不提供文件系统功能，故我们需要首先启动文件系统hdfs；在standalone模式下，我们并不需要启动yarn功能，故不需要启动yarn.a.用start-dfs.sh启动hdfsb.在hadoop集群启动成功的基础上，启动spark集群,常见的做法是在master节点上start-all.sh：c.使用jps在master和worker节点上验证spark集群是否正确启动：d.通过webui查看spark集群是否启动成功：http://master:8080。
学习笔记——spark安装配置
学习笔记——spark安装配置今天安装配置了spark，主要是按照林⼦⾬⽼师的教程安装的。
其中在下载sbt和⽤sbt将程序进⾏打包时花费了⼤量的时间（可能是因为⽹络不佳吧）。
⼀.安装1.从选择版本进⾏下载。
若已装有hadoop则第⼆项选择如图所⽰。
2.解压安装后，还需要修改Spark的配置⽂件spark-env.shcd /usr/local/sparkcp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh编辑spark-env.sh⽂件(vim ./conf/spark-env.sh)，在第⼀⾏添加以下配置信息:export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)3.通过运⾏Spark⾃带的⽰例，验证Spark是否安装成功。
cd /usr/local/sparkbin/run-example SparkPi执⾏时会输出⾮常多的运⾏信息，输出结果不容易找到，可以通过 grep 命令进⾏过滤（命令中的 2>&1 可以将所有的信息都输出到 stdout 中，否则由于输出⽇志的性质，还是会输出到屏幕中）:bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"验证结果：⼆.在spark shell中运⾏代码使⽤命令进⼊spark-shell环境，可以通过下⾯命令启动spark-shell环境cd /usr/local/sparkbin/spark-shell启动spark-shell后，就会进⼊“scala>”命令提⽰符状态,如下图所⽰可以使⽤命令“:quit”退出Spark Shell，或者，也可以直接使⽤“Ctrl+D”组合键，退出Spark Shell。
Spark配置详解
Spark配置详解Spark提供三个位置⽤来配置系统：Spark属性：控制⼤部分的应⽤程序参数，可以⽤SparkConf对象或者Java系统属性设置环境变量：可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置。
例如IP地址、端⼝等信息⽇志配置：可以通过log4j.properties配置Spark属性Spark属性控制⼤部分的应⽤程序设置，并且为每个应⽤程序分别配置它。
这些属性可以直接在上配置，然后传递给SparkContext。
SparkConf允许你配置⼀些通⽤的属性（如master URL、应⽤程序名称等等）以及通过set()⽅法设置的任意键值对。
例如，我们可以⽤如下⽅式创建⼀个拥有两个线程的应⽤程序。
1.val conf = new SparkConf()2..setMaster("local[2]")3..setAppName("CountingSheep")4..set("spark.executor.memory", "1g")5.val sc = new SparkContext(conf)动态加载Spark属性在⼀些情况下，你可能想在SparkConf中避免硬编码确定的配置。
例如，你想⽤不同的master或者不同的内存数运⾏相同的应⽤程序。
Spark 允许你简单地创建⼀个空conf。
val sc = new SparkContext(new SparkConf())然后你在运⾏时设置变量：1../bin/spark-submit --name "My app" --master local[4] --conf spark.shuffle.spill=false2.--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" myApp.jarSpark shell和spark-submit⼯具⽀持两种⽅式动态加载配置。
Openfire_spark_安装手册
Openfire+Spark安装手册王保政QQ:29803446Msn:baozhengw999@关键字:快速开发平台openjweb 增删改查即时通信2009-8-29目录第一章JA VA领域的IM解决方案 (3)第二章安装OPENFIRE3.6.4 (3)2.1配置机器的域名 (3)2.2安装OPENFIRE (3)2.2.1 安装 (3)2.2.2 运行数据库脚本 (4)2.2.3 数据库驱动jar包 (6)2.2.4 openfire初始化配置 (6)2.3设置用户 (12)第三章安装SPARK客户端 (13)第四章配置MSN网关 (15)4.1服务端配置MSN网关 (15)第五章RED5视频配置 (18)5.1部署RED5.WAR (18)5.2 SPARK客户端配置视频插件 (19)第六章使用SMACK开发即时通信功能 (22)第一章Java领域的IM解决方案Java领域的即时通信的解决方案可以考虑openfire+spark+smack。
当然也有其他的选择。
Openfire是基于Jabber协议(XMPP)实现的即时通信服务器端版本，目前建议使用3.6.4版本，这个版本是当前最新的版本，而且网上可以找到下载的源代码。
即时通信客户端可使用spark2.5.8,这个版本是目前最新的release版本，经过测试发现上一版本在视频支持,msn网关支持上可能有问题，所以选择openfire3.6.4+spark2.5.8是最合适的选择。
Smack是即时通信客户端编程库，目前我已测通通过jsp使用smack的API向openfire 注册用户发送消息，并且可以通过监听器获得此用户的应答消息。
通过smack向msn用户和QQ用户,gtalk用户发送消息应该也可以实现，关于向gtalk 用户发送消息的例子较多。
这个留待以后研究。
至少目前可以通过程序向spark发消息了。
对于局域网内部应用足以解决系统与用户交互的问题，甚至可以做自动应答机器人。
openfirespark二次开发服务插件
openfirespark二次开发服务插件==================== 废话begin============================最近老大让我为研发平台增加即时通讯功能。
告诉我用comet 在web端实现即时通讯。
最初狂搜集资料。
不能让自己方向错了。
这是很重要的。
不过还是难免的周折了一番。
测试了一个comet4j的聊天小例子。
用它前后端开发成本太大、对服务器也太大压力放弃了。
最终决定使用openfire +jsjac.js + JabberHTTPBind 然后实现老大要求的web 及时通讯功能。
很庆幸找到了hoojo大哥的demo 很不幸，他为了让大家复制代码，自己练习。
不提供jar包js下载。
（虽然好心但是足足浪费了我两天时间）一个jsjac.js库版本有问题。
很费劲的看源码。
哎。
然后、拿这个小demo 先交差。
顺便展示了spark 和web 聊天窗口，交互即时聊天。
顺便构想了一下，修改openfire用户表。
让用户来自系统。
组织则用自带的。
（当然这是预想。
其实openfire已经帮我们想过了。
）接着、全局搜索了openfire源码中包含ofuser表sql的类。
只有两个类。
很庆幸。
改了之后,改造用户密码加密认证方式。
当然这样做是错误的。
直到我发现类名字似乎有些不对的时候。
DefaultUserProvider 哈哈、嘲讽啊。
不出所料有一个实现类JDBCUuserProvider 。
直接配置就可以搞定、但是加密sha256加密过程和我平台不一样。
改造后就顺利搞定。
接着、到了插件开发过程。
这个过程很烦人。
网上很多帖子很多人去讲这个开发过程。
或许是两三年前的贴了。
很多过时了。
只能有一点帮助。
更多的是走向了错误的道路。
磕磕碰碰。
最终还是只能从源码中寻求出路。
这个过程整整浪费了我两星期时间。
很痛苦。
所以。
我会针对最新代码聊聊，spark 开发一个组织架构树插件。
展示出用户。
并可以与之聊天。
Spark环境搭建（下）——Spark安装
Spark环境搭建（下）——Spark安装1. 下载Spark1.1 官⽹下载Spark打开上述链接，进⼊到下图，点击红框下载Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz，如下图所⽰：2. 安装SparkSpark安装，分为：准备，包括上传到主节点，解压缩并迁移到/opt/app/⽬录；Spark配置集群，配置/etc/profile、conf/slaves以及confg/spark-env.sh，共3个⽂件，配置完成需要向集群其他机器节点分发spark程序，直接启动验证，通过jps和宿主机浏览器验证启动spark-shell客户端，通过宿主机浏览器验证2.1 上传并解压Spark安装包1. 把spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz通过Xftp⼯具上传到主节点的/opt/uploads⽬录下2. 在主节点上解压缩# cd /opt/uploads/# tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz有时解压出来的⽂件夹，使⽤命令 ll 查看⽤户和⽤户组有可能不是hadoop时，即上图绿框显⽰，则需要使⽤如下命令更换为hadoop⽤户和⽤户组：# sudo chown hadoop:hadoop spark-2.2.0-bin-hadoop2.73. 把spark-2.2.0-bin-hadoop2.7移到/opt/app/⽬录下# mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /opt/app/# cd /opt/app && ll2.2 配置⽂件与分发程序2.2.1 配置/etc/profile1. 以hadoop⽤户打开配置⽂件/etc/profile# sudo vi /etc/profile2. 定义SPARK_HOME并把spark路径加⼊到PATH参数中export SPARK_HOME=/opt/app/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin2.2.2 配置conf/slaves1. 打开配置⽂件conf/slaves，默认情况下没有slaves，需要使⽤cp命令复制slaves.template# cd /opt/app/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/conf 如果不在/opt/app/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7⽬录下，则使⽤该命令# cp slaves.template slaves# sudo vi slaves2. 加⼊slaves配置节点hadoop1hadoop2hadoop32.2.3 配置conf/spark-env.sh1. 以hadoop⽤户，使⽤如下命令，打开配置⽂件spark-env.sh# cd /opt/app/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 如果不在/opt/app/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7⽬录下，则使⽤该命令# cp spark-env.sh.template spark-env.sh# vi spark-env.sh2. 加⼊如下环境配置内容，设置hadoop1为Master节点：export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_151export SPARK_MASTER_IP=hadoop1export SPARK_MASTER_PORT=7077export SPARK_WORKER_CORES=1export SPARK_WORKER_INSTANCES=1export SPARK_WORKER_MEMORY=900M【注意】：SPARK_WORKER_MEMORY为计算时使⽤的内存，设置的值越低，计算越慢，反之亦然。
Openfire+Spark+Spark Web安装配置
Openfire+Spark+Spark Web安装配置一．安装环境操作系统：Windows XP Prefessional SP2服务器软件：Openfire 3.4.2Openfire Enterprise 3.4.2客户端软件：Spark 2.5.7Spark Fastpath Webchat 3.4.1JDK：J2SE 5.0 (1.5.0_03)二．安装Jabber服务器软件2.1 软件下载Jabber官网地址：/常用Jabber服务器软件：/software/servers.shtml本文以Openfire(Wildfire)为服务器，一款基于GPL协议开源软件，支持各种操作系统，软件需要java环境支持，不过软件本身自带了环境包，你可以根据你的需要下载不同的版本。
下载地址：/downloads/index.jsp#openfire Windows无java环境版本地址：/downloadServlet?filename=openfire/openfire_3_4_ 2.zip最新版本：Openfire 3.4.22.2Windows版本安装将openfire_3_2_2.zip解压缩到D:\。
特别要注意，openfire的全路径中不能有中文字符，最好主机名也是标准点的英文名称。
直接运行安装文件，D:\Openfire\bin\openfire.exe2.3openfire服务器配置浏览器地址栏中输入http://localhost:9090/即可开始即时通讯服务器配置。
（1）语言选择：中文简体（2）服务器设置：选择域及端口，建议默认（3）数据库设置：选“标准数据库”（4）标准数据库设置：将oracle驱动放在openfire的lib目录下。
在数据库驱动选项栏选择Oracle。
数据库URL填入你的数据库地址，端口和数据库名称，以及用户名和密码（需要在安装前创建），最大连接数，最小连接数和连接超时时间可自行调整。
spark安装部署
一、安装spark依赖的内容1。
JDKspark是由Scala语言编写的,但是运行的环境是jvm，所以需要安装JDK编译过程:Python、java、Scala编写的代码-> scala编译器编译解释，生成class文件-〉由jvm负责执行class文件（与java代码执行一致)2。
scala由于 spark是由Scala语言编写的,所以依赖Scala环境，且由Scala编写的执行代码也需要环境进行编译3.配置SSH免密码登录集群节点无密码访问,与安装Hadoop时一致4.安装Hadoophdfs是作为spark的持久层,所以需要安装Hadoop，同时如果需要配置spark on yarn，则Hadoop需要安装yarn版本的5。
安装spark安装spark,执行spark代码二、JDK安装1.下载地址用户可以在官网下载相应版本的JDK，本例使用JDK1.6,下载地址为: http：//www。
oracle。
com/technetwork/java/javase/archive—139210.htmldevelopment kit的bin包2.下载后，在相应的目录下执行bin文件（假设JDK目录是 jdkpath）。
/ jdk-6u45-linux—i586.bin3。
配置环境变量,修改/etc/profile文件增加以下内容export JAVA_HOME= $jdkpathexport PATH=$JAVA_HOME/bin：$PATHexport CLASSPATH=。
:＄JAVA_HOME/jre/lib/rt。
jar：＄JAVA_HOME/jre/lib/dt.jar：$JAVA_HOME/jre/lib/tools.jar4。
生效profile(或者重启机器)source /etc/profile5.终端输入java -version输出类似如下说明安装成功三、安装Scala1.下载地址官网下载地址：http：//www。
spark安装详细教程
spark安装详细教程1. 首先，确保你已经准备好了安装所需的环境和要求。
Spark要求Java 8或更高版本，所以你需要在你的系统上安装Java并设置好JAVA_HOME环境变量。
2. 下载Spark的安装包。
你可以在Spark的官方网站上找到最新的稳定版本并下载。
3. 在你选择安装Spark的目录下解压下载的安装包。
你可以使用以下命令解压.tar.gz文件：```tar -xzf spark-xxx.tgz```4. 进入解压后的Spark目录：```cd spark-xxx```5. 复制一份Spark的默认配置文件，并根据你的需求进行修改： ```cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh```然后打开`spark-env.sh`文件并进行配置。
你可以设置Spark的工作目录、内存等参数。
6. 启动Spark集群。
你可以通过以下命令启动一个本地的Spark集群：```./sbin/start-all.sh```这将启动Master和Worker进程。
7. 确认Spark集群已经成功启动。
你可以在浏览器中访问Master节点的Web界面，默认地址是`http://localhost:8080`，来查看集群的状态。
8. 在你的应用程序中使用Spark。
你可以通过以下命令提交一个Spark应用程序：```./bin/spark-submit --class com.example.MyApp --master spark://localhost:7077 ./path/to/your/app.jar```其中`com.example.MyApp`是你的应用程序的入口类，`spark://localhost:7077`是Spark集群的Master地址。
以上是Spark的安装详细教程，按照上述步骤完成后，你就可以开始使用Spark进行大规模数据处理和分析了。
openfire与jachart安装步骤
WebIM即时通讯采用openfire作为服务端，jwchart作为嵌入在页面中的客户端。
另外，spark是一个单独的客户端，与openfire通讯，功能强大。
Sparkweb是spark在页面中一个实现，使用了flex技术，开始时研究了几天，页面已经改成了中文，也实现了自动登录，但是不能输入中文，最终放弃。
1.openfire安装以及配置1)安装#rpm -ivh openfire_3_0_0.rpm默认安装路径位于：/opt/openfire具体见基于开源jabber(XMPP)架设内部即时通讯服务的解决方案.mhtOpenfire使用用户自己的数据库，安装完毕，配置前，需要把存放数据的数据库的jdbc 驱动拷贝到openfire安装目录下的lib目录下。
2) 启动#/opt/openfire/bin/openfire.sh2.客户端jwchart下载jwchart，拷贝到tomcat\webapps\下即可。
通过http://localhost:8080/jwchart/index.html,可以输入用户名和密码登录。
输入http://localhost:8080/jwchart/index.html?jid=用户名&pass=密码，可以自动登录。
3.jwchart配置在config.js文件中，修改var SITENAME = "localhost"; // 此处为openfire所设置的域名var BACKENDS =[{name:"Native Binding",description:"Ejabberd's native HTTP Binding backend",httpbase:"http://localhost:7070/http-bind/", // 此处为openfire所在的IP地址type:"binding",servers_allowed:[SITENAME]},{name:"Open Relay",description:"HTTP Binding backend that allows connecting to any jabber server",httpbase:"/jwchat/JHB/", //此处为修改后的值原值为 /JHB/type:"binding",default_server: SITENAME}];在jsjac.js中找到if(this.has_sasl)行(如果你的编辑器有行号，大概在300多行) 在它前边加上this.has_sasl = false;在OpemFire的管理控制台增加两个服务器属性：xmpp.httpbind.client.requests.polling = 0xmpp.httpbind.client.requests.wait = 10。
openfire+sparkweb在线聊天
openfire+sparkweb在线聊天其中openfire为最为关键的点，但搭建相对来说还是比较简单的网站上有很对例子。
我就简要的说明下吧。
（我是在linux下搭建的openfire）openfire的搭建1.下载地址为：2.在linux端需要解压解压命令为:tar -xzvf openfire_3_8_2.tar.gz3.解压后就可以直接启动 (openfire/bin/openfire start)4.配置管理页面(搭建中,难点在于这里),管理页面为http://域名或ip:9090.如我在ip为192.168.8.2上搭建了openfire那么访问的管理配置页面就应该为:http://192.168.8.2:9090在初始设置中,其中有两个注意点说明下:(1).数据库设置,分为标准数据库连接和嵌入的数据库两种方式,其中"嵌入的数据库"为内置数据,无需过多的设置."标准数据库连接" 是指外置数据库,在数据库中注意应该创建一个名为openfire的database然后在该database中导入解压后的sql(目录为) openfire/resources/database/ openfire_mysql.sql .我建议使用标准数据库连接,方便二次开发和功能扩展(2).在"管理员账户"中的设置就是你以后登录管理配置页面的帐号和密码5.测试,需要在官网下spark() 如果你能创建用户就基本可以说明你openfire搭建成功了sparkweb相关吐槽一番,在网站上有很多资料都有说到red5.war这个字眼,但是当我下载这个war包的时候,总是不对,没错.少了一个文件.下载我自己打了一个war包供大家下载,不过需要大家提供点分数。
下载地址：/detail/shendixiong/6380643在上面的地址中下载了一个red5.war文件,然后将该文件放入到tomcat下的webapps下.启动tomcat 就会自动解压war .也就多了一个red5的目录!如果没有就证明失败了!如下图:然后就可以我访问为:就好了。
Spark平台搭建说明
Spark平台搭建配置文档前言：为搭建Spark平台准备Hadoop集群。
虚拟化软件、实验虚拟机准备1. VMware Workstation 11注册码/key ：1F04Z-6D111-7Z029-AV0Q4-3AEH8***便于向vShpere管理的esxi服务器上传在PC机中配置好虚拟机，便于把调试好的试验环境迁移到生产环境。
2.模版机安装OS:ubuntu-14.04.1-desktop-amd64.iso***在Ubuntu 中安装VMwareTools以便于在宿主机和虚拟机之间共享内存，可以互相拷贝文本和文件，这个功能很方便，具体参见《Linux虚拟机中手动安装或升级 VMware Tools》。
备注：lolo用户密码为loujianlou，这个安装时候设置，自定义。
（一）登陆和使用系统备注：以下用vim和gedit修改相应脚本文件均可，如果是命令行就用vim，如果是图形界面就用gedit。
1.进入root用户权限lolo@lolo-virtual-machine:~$sudo -sroot@lolo-virtual-machine:~# apt-get install vim2.修改lightdm.conf环境变量root@lolo-virtual-machine:~# vim /etc/lightdm/lightdm.conf[SeatDefaults]user-session=ubuntugreeter-session=unity-greeter备注：允许用户登陆并关闭guest用户：greeter-show-manual-login=trueallow-guest=false3.启动root账号root@lolo-virtual-machine:~# sudopasswd root设置密码：ljlroot@lolo-virtual-machine:~#gedit /root/.profile打开文件后找到“mesg n”，将其更改为“tty -s &&mesg n”在刚修改完root权限自动登录后，发现开机出现以下提示：Error found when loading /root/.profilestdin:is not a tty…………解决方法：在终端中用命令:root@lolo-virtual-machine:~#reboot –h now4.安装JDK:jdk-8u45-linux-x64.tar.gzroot@lolo-virtual-machine: ~# mkdir /usr/lib/javaroot@lolo-virtual-machine:~# mv /root/Downloads/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz /usr/lib/java root@lolo-virtual-machine: ~# cd /usr/lib/javaroot@lolo-virtual-machine:/usr/lib/java# tar -xvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gzroot@lolo-virtual-machine:~# vim ~/.bashrc“i”加入：export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_45export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASS_PATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/libexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH敲“esc” 键输入“：wq”保存退出。
Openfire+Spark
Openfire服务器的优点：
1、内部集成web服务器，可用于设计web管 理程序 2、插件机制，方便扩展 3、单台服务器就可大容量支持上万用户 4、安装和使用都非常简单
Spark客户端的介绍
Spark也是一个开源，跨平台IM客户端。 它的特性支持聊天，语音，视频，会议， 文件收发，截屏，连接msn等功能和强大安 全性能。 如果企业内部部署IM使用 Openfire+Spark是最佳的组合。 Spark 的核心则是Smack 。
数据库端
在数据库中建立一些用户的基本信息，如个人资料、邮箱等。
客户端程序
客户端程序基于Eclipse平台进行开发,界面的设计用 SWT来实现,借助于开源Smack的API运用Java语言实现 体的功能。 客户端主要功能是,提供友好的用户操作界面并显示系统 处理结果。客户端需要根据用户的要求,向服务器发送各种类 型的请求,然后等待服务器的响应。具体功能如下: 用户管理登录、注销、使用者本人的个人信息及好友的个 人信息管理等。 通信功能点对点文字通信、群组文字通信及密码管理、语 音呼叫、视频连接等。 文件管理文件传送、数字签名加密等。 其他动态广告等。
及时通讯系统
该系统是基于XMPP协议和Openfire的开发。 客户端与客户端之间的信息传递则必须要 经过服务端。 服务器则直接与数据库连接 机构如图：
系统功能及其实现
服务器端程序
服务器端采用Openfire进行业务处理。 运行的流程为:服务器运行后,开启服务,服务器开始侦听 用户请求。如有信息发送过来,首先,返回确认信息,然后,建立 一个线程,处理接收到的数据。在线程里,按照接收到数据的类 别,进行相应的处理,如有需要,向用户发送所处理的结果(成功 或失败的消息),处理后,线程就束了。采用这样的流程,可以 实时接受每个用户的请求,不会因为处理一个用户的请求,而 忽略了其他用户。
spark搭建手册
H a d o o p+S p a r k大数据集群环境1.配置集群的准备，文件包如下图：分布式机器如下：SparkMasterSparkWorker1SparkWorker 22.配置linux 环境1.1配置linux登录时可以使用root账户1.2配置/etc/hostname，修改主机名SparkMaster，工作机为SparkWorker1、SparkWorker2，重启生效1.3配置/etc/hosts ，如下图1.4配置三台机器SSH无密码登录3.安装java环境，安装到/usr/lib/java目录，配置环境变量，验证成功，如下图4.安装hadoop1.1将hadoop安装到 /usr/local/hadoop目录，配置环境变量1.2在$HADOOP_HOME 下，按照下图操作创建目录，如下图1.3进入$HADOOP_HOME目录，对配置文件进行如下图配置，如下图首先，修改，JAVA_HOME=我们java安装目录，如下图然后，修改, JAVA_HOME=我们java安装目录，如下图然后，修改, JAVA_HOME=我们java安装目录，如下图然后，修改slaves文件，将客户机填写到文件中，如下图然后，修改，填写如图配置，如下图然后，修改,填写如图配置，如下图然后，复制一份为，如下图然后，修改,填写如图配置，如下图最后，将SparkMaster操作，同步到SparkWorker1和SparkWorker2上1.4启动hadoop首先，收入hadoop namenode –format，如下图然后，启动hdfs文件系统，如下图可以验证是否成功，使用jps命令，master有3个进程，worker2有两个进程，如下图同时登录hdfs文件系统web界面查看配置情况，如下图然后，启动yarn集群，如下图进行验证，使用jps命令，如下图最后，验证hadoop分布式集群在hdfs上，创建两个文件夹，如下图登录，hdfs的web界面，进行查看，如下图5.安装scala安装到 /usr/lib/scala目录下，配置环境变量，验证如下图所有分布式集群都需要安装。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Openfire+Spark+Spark Web安装配置
一、安装环境
操作系统：Windows XP Prefessional SP2
服务器软件：Openfire 3.4.2
Openfire Enterprise 3.4.2
客户端软件：Spark 2.5.7
Spark Fastpath Webchat 3.4.1
JDK：J2SE 5.0 (1.5.0_03)
二、安装Jabber服务器软件
1.软件下载
Jabber官网地址：/
常用Jabber服务器软件：/software/servers.shtml
本文以Openfire(Wildfire)为服务器，一款基于GPL协议开源软件，支持各种操作系统，软件需要java环境支持，不过软件本身自带了环境包，你可以根据你的需要下载不同的版本。
下载地址：/downloads/index.jsp#openfire Windows无java环境版本地址：
/downloadServlet?filename=openfire/openfire_3_4_ 2.zip
最新版本：Openfire 3.4.2
2.Windows版本安装
将openfire_3_2_2.zip解压缩到D:\。
特别要注意，openfire的全路径中不能有中文字符，最好主机名也是标准点的英文名称。
直接运行安装文件，
D:\Openfire\bin\openfire.exe
3.Openfire服务器配置
浏览器地址栏中输入http://localhost:9090/即可开始即时通讯服务器配置。
（1）语言选择：中文简体
（2）服务器设置：选择域及端口，建议默认
（3）数据库设置：选“标准数据库”
（4）标准数据库设置：将oracle驱动放在openfire的lib目录下。
在数据库驱动选项栏选择Oracle。
数据库URL填入你的数据库地址，端口和数据库名称，以及用户名和密码（需要在安装前创建），最大连接数，最小连接数和连接超时时间可自行调整。
继续之后Openfire会在你指定的Oracle库中创建表并初始化。
如果出现A connection to the database could not be made. View the error message by opening the "/logs/error.log" log file, then go back to fix the problem这样的错误提示，请确认你的oracle监听有没有问题，你的用户有没有足够的权限，实在不行把监听和服务命名删掉重新配置下。
（5）特性设置：默认为初使设置（应为初始设置，翻译有误）
（6）管理员帐户设置：填入系统管理员信息
（7）安装完成
（8）Openfire管理控制台：至此，Openfire安装完毕。
你可以继续登录到管理控制台，进行更为详细的设置。
（9）添加新帐户：
打开管理控制台的用户/组标签页，可以看到当前服务器上已有用户的摘要信息。
选择左侧菜单栏中的新建用户，输入用户名和登陆密码，点击创建用户完成新用户的添加。
在客户
端就可以用test这个用户登录了。
三、Jabber客户端安装配置
1.软件下载
客户端软件列表请参考：/software/clients.shtml
我们将使用Spark，因为Spark和Openfire能够很好的相互支持。
软件下载地址：
/downloads/index.jsp#spark
Windows含java环境版：
/downloadServlet?filename=spark/spark_2_5_8 .exe
目前最新的版本为：Spark 2.5.8
2.Windows安装
（1）下载for windows的版本，运行spark_2_5_8.exe，一直点下一步，就可以安
装成功了，默认安装路径C:\Program Files\Spark
（2）选择登陆界面的高级选项：服务器填入你的服务器地址，端口默认为5222，点击确定。
（3）用我们在Openfire管理控制台中添加的test用户登录。
（4）登陆后界面
（5）注册一个新帐号：
在spark登陆界面点击帐户，在建立新帐户界面中输入相关信息，点击创建账户。
（4）注册成功后，就可以用test2登录。
四、Jabber连接与MSN、ICQ等IM通讯
Jabber最有优势的就是其通信协议，可以和其他给予XMPP协议的即时通讯软件连接。
如：MSN 、Yahoo Messager、ICQ，GTalk等。
1.下载Openfire网关插件IM Gateway
下载地址：/projects/openfire/plugins.jsp
在这里可以下载到openfire的所有插件，我们需要的是
2.安装gateway
Gateway的安装非常简单，你只需要把gateway.jar拷贝到openfire/plugins目录下，重启Openfire服务，即可安装成功。
3.配置gatway
安装成功后，打开Openfire的管理控制台（例如：http://localhost:9090/），即可在左侧菜单栏下方看到gateway的安装选项（目前没有中文版），如图：
点击Settings，然后在你需要激活的服务上打勾即可。
4.Spark客户端配置
重新用Spark登录Openfire，在Spark菜单栏下多了一些选项。
点击MSN的图标，选择输入登入资讯。
填入你的MSN帐号和密码，就可登录MSN了。
五、Spark Webchat的安装
Spark Webchat是基于web的Spark，需要Openfire企业版的支持。
1.软件下载
Openfire企业安装版下载地址：
/evaluation!input.jspa?type=of
需要添加一些基本信息，点击“Submit and Download”，在此页面中可以下载到试用版，30天25用户授权，过期后5用户授权，或者复制许可证号。
企业版插件及Spark Fastpath Webchat插件下载地址：
/projects/openfire/plugins.jsp
2.windows版本安装
两种企业版安装方式：
l直接运行Openfire企业安装版，openfire_enterprise_3_4_2.exe，并进行相关配置。
l基于之前安装过的Openfire安装：将enterprise.jar复制到
D:\openfire\plugins\下，重新启动openfire。
进入管理控制台的Enterprise 标签页，并复制许可证号到这里。
3.SparkWeb使用
（1）点击左侧菜单栏的SparkWeb，出现登陆界面。
（2）Spark web主界面
（3）添加联系人
（4）发送信息
（5）接收到信息
Spark web不能保存聊天记录，不能传递文件，当然更不可能支持声音视频等。