# BigData
**Repository Path**: Yestercafe/BigData
## Basic Information
- **Project Name**: BigData
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 4
- **Created**: 2020-12-02
- **Last Updated**: 2022-05-24
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 大数据环境搭建部分
### 注意：
- 环境搭建所需要的安装包需要提前使用 `xftp`上传，本文档默认放在虚拟机的`/root`目录下
- 环境搭建所需安装包 [下载链接](https://pan.baidu.com/s/1vk1wVTdVxyY5wuD9Q1XUvg), 提取码：`data`
- 请学会使用 `Tab` 键进行补全文件路径
#### 1、虚拟机安装
这里我们默认使用的是 `VMware 16` ，`VMware 15`也可以，`CentosOS`版本选择的是 `CentOS 7`
具体安装请看👉 [虚拟机安装CentOS 7](https://gitee.com/lazywa/BigData/blob/master/虚拟机安装CentOS7.md)
#### 2、克隆虚拟机、连接 `Xshell`
这里我们约定三台虚拟机名称默认为 `master`、`slave1`、`slave2` (比赛中会有不同的要求)
具体安装请看👉[虚拟机克隆、连接Xshell](https://gitee.com/lazywa/BigData/blob/master/虚拟机克隆、连接Xshell.md)
#### 3、关闭防火墙(三台虚拟机都要操作)
请根基你的系统版本选择对应的命令
- Centos 7 命令 (两条命令分别执行)
```shell
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
```
- Centos 6 命令 (两条命令分别执行)
```shell
service iptables stop
chkconfig iptables off
```
#### 4、修改 hosts，改完拷贝到另外两台机器
命令：
```shell
vim /etc/hosts
```
添加以下内容:
**请注意注意以下几点：**
- 主机名中**一定一定一定**不能有下划线、连接符！！！
- 请不要复制以下内容直接用，需要将`master_ip`改成对应主机的 IP 地址(具体请看最后的示例)
- 比赛时根据官方要求统一使用 `azy01slave1`, `azy01sla` 类的名字
```shell
master_ip master
slave1_ip slave1
slave2_ip slave2
```
示例：
拷贝 `hosts` 到另外两台虚拟机
命令(请**逐条在命令行中运行**)：
```shell
scp /etc/hosts slave1:/etc/hosts
scp /etc/hosts slave2:/etc/hosts
```
#### 5、配置免密登录（在 master 上）
生成 SSH 公钥(需要**按多次回车**，直到出现一个“框”)
```shell
ssh-keygen -t rsa
```
配置三台主机的免密登录(请**逐条在命令行中运行**，后面的主机名称根据大家在 `hosts` 里的配置填写)
```shell
ssh-copy-id -i master
ssh-copy-id -i slave2
ssh-copy-id -i slave1
```
#### 6、安装 JDK
1. 解压 `jdk` 安装包
```shell
tar -zxvf jdk-8u192-linux-x64.tar.gz
```
2. 将解压出来的文件夹 `jdk1.8.0_192` 移动到 `/opt` 目录下，并修改文件夹名称为 `jdk`
可以先使用 `ls` 命令查看解压出来的文件夹名称，可能与文档有差异，请按自己解压出来的**文件夹名称**操作
```shell
mv jdk1.8.0_192 /opt/jdk
```
3. 配置 `jdk` 环境变量
命令：
```shell
vim /etc/profile
```
在注释的最后一行添加以下内容 (如下图)
```shell
export JAVA_HOME=/opt/jdk
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
```
4. 显示当前环境变量(可选，作用为备份 PATH，防止 PATH 变量受损，无法恢复)
```shell
echo $PATH
```
此时会输出一个类似以下的内容
```shell
/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin
```
如果环境变量配置错了，可以通过这个进行恢复
恢复命令：
```shell
export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin
```
5. 使环境变量生效
命令：
```shell
source /etc/profile
```
若 `source`后 `ls`、`cd`等指令没有了，可以通过上一步进行恢复，然后重新修改 `profile`文件
6. 复制环境变量到另外两台机器上((请**逐条在命令行中运行**)
```shell
scp /etc/profile slave1:/etc
scp /etc/profile slave2:/etc
```
7. 复制 `jdk` 到另外两台机器上((请**逐条在命令行中运行**)
```shell
scp -r /opt/jdk slave1:/opt
scp -r /opt/jdk slave2:/opt
```
#### 7、`hadoop` 配置
1. 解压 `hadoop` 安装包
```shell
tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz
```
2. 将解压出来的文件夹 ` hadoop-2.7.6.` 移动到 `/opt` 目录下，并修改文件夹名称为 `hadoop`
```shell
mv hadoop-2.7.6 /opt/hadoop
```
3. 配置`hadoop`环境变量
命令：`vim /etc/profile` (在刚刚配置的 `jdk` 环境变量后添加即可)
```shell
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
```
使环境变量生效
```shell
source /etc/profile
```
4. 复制环境变量到另外两台机器上((请**逐条在命令行中运行**)
```shell
scp /etc/profile slave1:/etc
scp /etc/profile slave2:/etc
```
5. 修改 `hadoop` 的配置文件
1. 进入 `hadoop` 配置文件的文件夹
```shell
cd /opt/hadoop/etc/hadoop
```
2. 修改 `slaves `
命令：
```shell
vim slaves
```
先删除里面的 `localhost`，然后添加以下内容
```
slave1
slave2
```
3. 修改 `hadoop-env.sh`
命令：
```shell
vim hadoop-env.sh
```
将 `JAVA_HOME` 修改成
```shell
export JAVA_HOME=/opt/jdk
```
4. 修改 `core-site.xml`
命令：
```shell
vim core-site.xml
```
添加以下内容：(一定要在 ` ` 之间添加)
```xml
fs.defaultFS
hdfs://master:9000
hadoop.tmp.dir
/opt/hadoop/tmp
```
5. 修改 `hdfs-site.xml`
命令：
```shell
vim hdfs-site.xml
```
添加以下内容：(一定要在 ` ` 之间添加)
```xml
dfs.replication
1
```
6. 修改 `mapred-site.xml`
- 从 `mapred-site.xml.template`复制出 `mapred-site.xml`
命令：
```shell
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
```
- 用 `vim ` 编辑
命令：
```
vim mapred-site.xml
```
添加以下内容：(一定要在 ` ` 之间添加)
```xml
mapreduce.framework.name
yarn
```
7. 修改 `yarn-site.xml`
命令：
```shell
vim yarn-site.xml
```
添加以下内容：(一定要在 ` ` 之间添加)
```xml
yarn.resourcemanager.hostname
master
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
```
6. 把 `hadoop` 拷到其他机器上(请**逐条在命令行中运行**)
```shell
scp -r /opt/hadoop slave1:/opt/
scp -r /opt/hadoop slave2:/opt/
```
7. 在 master 上初始化 `hadoop` 集群
```shell
hadoop namenode -format
```
8. 启动节点
- 进入 `hadoop` 的 `sbin` 文件夹
```shell
cd /opt/hadoop/sbin
```
- 启动 `hadoop`
```shell
./start-all.sh
```
9. 使用 `jps` 命令查看进程启动情况
```shell
jps
```
若 `master` 显示
```shell
Namenode
Resourcemanager
SecondaryNameNode
Jps
```
`slave1`、`slave2`显示：
```shell
Datanode
Nodemanager
Jps
```
则安装成功，否则安装失败，请检查上述步骤或者配置文件是否出错
10. `hadoop` 配置的疑难解答
- `namenode` 没有启动成功：
查看`namenode`的日志。根据实际情况随机应变。
大部分情况尝试删除 `hadoop`的 `tmp` 目录，解决`namenode` 启动故障。
- 从节点的 `NodeManage`r 没有启动
尝试将 `hadoop` 的配置文件拷出，重新解压安装 `hadoop` 重新初始化。
**注意 `hadoop` 拷贝到其他从节点在初始化 `namenode` 之前。**
11. 安装成功后可以打开浏览器，输入网址 `master` 的 `IP` + `:50070`(注意是英文的 `:`)
example
```
192.168.100.144:50070
```
#### 8、MySQL
1. 因为 `CentOS 7` 默认安装了 `mariadb-libs` 会导致安装不上 `MySQL` 所以先卸载冲突源
```shell
rpm -e --nodeps mariadb-libs
```
2. 使用 `rpm` 包安装(先安装 `MySQL-client` 再安装 `MySQL-server`，一条条执行)
```shell
rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
```
3. 启动 `mysql` 服务(安装好 `server` 后一般会自启动，不需要手动启动，可以省略)
```shell
service mysql start
```
4. 加入到开机启动项
```shell
chkconfig mysql on
```
5. 初始化配置 `mysql` 服务
```shell
mysql_secure_installation
```
- `Enter current password for root (enter for none):` ：直接按回车
- `Set root password? [Y/n]`：输入 `Y`
- `New password:`： 输入 `123456`
- `Re-enter new password:`：再输入 `123456`
- 后面全部回车即可
6. 登录 MySQL(密码是：`123456`)
```shell
mysql -uroot -p
```
7. 设置用户权限(请**逐条在 SQL 命令行中运行**)
```sql
use mysql;
update user set host='%' where user = 'root';
-- 注意上面一行执行完之后必定会报错，如 ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '%-root' for key 'PRIMARY'
-- 直接无视执行下一句
flush privileges;
```
9. 建 `hive` 表
```sql
create database hive default charset utf8;
```
10. 检查表是否创建成功
```sql
show databases;
```
11. 退出 `MySQL`
```sql
exit;
```
12. `MySQL` 配置的疑难解答
- 检查 `service mysql status`，如果在非启动状态有锁住，直接删去锁文件（`status` 上会指定路径）。
- `mysql` 可能会出现启动不完全的情况。`ps -aux | ps -ef` 检查所有 `mysql` 服务的进程号，`kill -9` 杀死 `mysql` 的所有进程重新启动。
#### 9、hive 配置文件
1. 解压 `hive` 安装包
```shell
tar -zxvf apache-hive-2.2.0-bin.tar.gz
```
2. 将解压出来的文件夹 ` hadoop-2.7.6.` 移动到 `/opt` 目录下，并修改文件夹名称为 `hive`
```shell
mv apache-hive-2.2.0-bin /opt/hive
```
3. 配置 `hive` 的环境变量
命令：
```shell
vim /etc/profile
```
在 `hadoop` 环境变量后添加以下内容
```shell
export HIVE_HOME=/opt/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
```
使环境变量生效
```shell
source /etc/profile
```
4. 修改 `hive` 的配置文件
1. 进入 `hive` 配置文件目录
```shell
cd /opt/hive/conf
```
2. 修改 `hive-env.sh`
- 从模板中拷贝`hive-env.sh`
```shell
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
```
- 编辑 `hive-env.sh`
```shell
vim hive-env.sh
```
添加以下内容
```shell
HADOOP_HOME=/opt/hadoop
JAVA_HOME=/opt/jdk
HIVE_HOME=/opt/hive
```
3. 修改 `hive-site.xml`
- 从模板中拷贝`hive-site.xml`(注意文件名称不同)
```shell
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
```
- 配置 `vim` (可选)
为了方便查找需要修改的内容可以进行一些 `vim` 的配置
命令：
```shell
vim ~/.vimrc
```
添加以下内容
```shell
set ignorecase " 自动跳到第一个匹配的结果
set incsearch " 搜索时忽略大小写
```
- 修改 `hive-site.xml` 内容
命令：
```shell
vim hive-site.xml
```
按 `/` 搜索 以下 `` 内的内容，修改对应 `` 内的内容
修改一条后按 `Esc` **退出编辑模式**进行下一次搜索！！！
```xml
javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://master:3306/hive?useSSL=false
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
javax.jdo.option.ConnectionUserName
root
javax.jdo.option.ConnectionPassword
123456
hive.querylog.location
/opt/hive/tmp
hive.exec.local.scratchdir
/opt/hive/tmp
hive.downloaded.resources.dir
/opt/hive/tmp
```
example:
5. 将 `MySQL` 驱动 `jar` 包拷贝到 `hive `(这里使用的是 `5.1.17` 版本)
```shell
cp /root/mysql-connector-java-5.1.17-bin.jar /opt/hive/lib/
```
6. 替换掉 `hadoop` 的 `jline` 的版本，使用 `hive` 的 `2.12` 版本
```shell
cp /opt/hive/lib/jline-2.12.jar /opt/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/
```
**注意：** 如果安装的是 `hadoop2.6` 版本，则需要先删除自带的 `0.9.94` 版本的 `jline`
```shell
rm -rf /opt/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar
```
7. 拷贝配置文件到另外两台虚拟机
```shell
scp -r /opt/hive slave1:/opt
scp -r /opt/hive slave2:/opt
```
8. 在 `master` 上初始化元数据
```shell
schematool -dbType mysql -initSchema
```
9. 启动 `hive`
```
hive
```
若出现以下内容 `hive` 启动成功，否则安装失败，请检查以上步骤是否出错
```hive
hive>
```
10. `hive` 的基本操作
查看数据库
```sql
show databases;
```
显示使用的数据库名称
```sql
set hive.cli.print.current.db=true;
```
退出
```sql
exit;
```
11. `hadoop` 退出 `safe mode`(可以不做这一步)
```shell
hadoop dfsadmin -safemode leave
```
12. `hdfs-site.xml` 的一些配置详情(了解)
```shell
truedfs.permissions 设置dfs权限打开
dfs.replication 设置HDFS数据块的备份数
dfs.client.block.write.retries 设置数据块写入的最多重试次数
dfs.max.objects 设置dfs最大并发对象数
dfs.datanode.handler.count 设置DateNode启动的服务线程数
```
13. `hdfs dfs` 的一些指令(实跟 bash 的指令差不多，掌握)
```shell
hdfs dfs -ls (显示 hdfs 指定路径下的文件)
hdfs dfs -mkdir [-p] (在 hdfs 上创建文件夹)
hdfs dfs -touchz (在 hdfs 上创建文件，与 bash 的 touch 相同)
hdfs dfs -rm -r (删除 hdfs 上的文件)
hdfs dfs -appendToFile File1 File2 (追加 File1 到 File2 尾部)
hdfs dfs -chmod 644 File1 (修改 hdfs 上指定文件或文件夹的权限)
hdfs dfs -cat (显示 hdfs 上指定文件的内容)
hdfs dfs -put (上传文件到 hdfs 上)
# 上传命令：hdfs dfs -put 本地文件路径 hdfs路径
hdfs dfs -put /usr/local/testdata/anhui.txt /data/
# 下载命令：上传命令：hdfs dfs -get hdfs路径 本地文件路径
hdfs dfs -get /data/anhui.txt /usr/local/
```
14. `hdfs` 一些问题解决
- 第一步检查虚拟机防火墙是否关闭
HDFS 传输问题优先考虑防火墙的问题，优先先尝试关闭防火墙（但实际比赛环境好像没有防火墙）
- 报错 `appendToFile: Failed to APPEND_FILE /data/file/data1.csv for DFSClient_NONMAPREDUCE_-1657827142_1 on 192.168.1.100 because lease recovery is in progress. Try again later.`
在 `hdfs-site.xml` 中追加 `name: dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy value=NEVER`
#### 10、zookeeper(了解，不需要安装)
1. 解压、移动到 `/opt` 下
同 `hadoop` 略
2. 配置环境变量(配置好记得 `source /etc/profile`)
```shell
ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
```
2. 修改配置文件(配置文件在 `/opt/zookeeper/conf/` 目录下)
- `zoo.cfg`（从 `zoo_sample.cfg` 复制）
```
dataDir=/opt/zookeeper/data
server.0=master:2888:3888
server.1=slave1:2888:3888
server.2=slave2:2888:3888
```
3. 同步到其它节点
```shell
scp -r /opt/zookeeper slave1:/opt
scp -r /opt/zookeeper slave2:/opt
```
4. 创建 `/opt/zookeepe/data` 目录(三机器都需要配置)
```
mkdir /opt/zookeeper/data
```
分别在每台虚拟机下操作：
1. 在 `data` 目录下创建 `myid` 文件
2. 三台虚拟机分别在 `myid` 文件内填入 `0, 1, 2` (根据 `zoo.cfg` 中一一对应)
```shell
master 填入 0
slave1 填入 1
slave2 填入 2
```
5. 启动 `zookeeper` (三台虚拟机都要操作)
```shell
zkServer.sh start
```
6. `zookeeper` 一些其他的指令
查看状态
```shell
zkServer.sh status
```
当有一个 `leader` 的时候启动成功，连接 `zookeeper`
```shell
zkCli.sh
```
`zk shel` 操作
```shell
ls / 查找根目录
create /test abc 创建节点并赋值
get /test 获取指定节点的值
set /test cb 设置已存在节点的值
rmr /test 递归删除节点
delete /test/test01 删除不存在子节点的节点
```
#### 11、`hbase` 配置文件
1. 解压、移动到 `/opt` 下
同 `hadoop` 略
2. 配置环境变量 (配置好记得 `source /etc/profile`)
```shell
export HBASE_HOME=/opt/hbase
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
```
3. 修改配置文件(配置文件在 `/opt/hbase/conf/` 目录下)
1. 修改 `hbase-env.sh`
添加以下内容
```shell
export JAVA_HOME=/opt/jdk
export HBASE_MANAGES_ZK=true
```
2. 修改 `hbase-site.xml` (在 `` 之间加入以下内容)
```xml
hbase.rootdir
hdfs://matser:9000/hbase
hbase.cluster.distributed
true
hbase.zookeeper.quorum
master,slave1,slave2
hbase.zookeeper.property.dataDir
/opt/hbase/zookeeper
```
4. 修改 `regionservers` 删除 `localhost` 添加以下内容
```shell
slave1
slave2
```
5. 拷贝配置文件到所有机器上
```shell
scp -r /opt/hbase slave1:/opt
scp -r /opt/hbase slave2:/opt
```
6. 启动 `hbase`
```shell
start-hbase.sh
```
7. 进入 `hbase sell`
```shell
hbase shell
```
在`master`、`slave1`、`slave2 `中的任意一台机器进入 `hbase` 自带的`shell`环境，然后使用命令 `version` 等，进行查看 `hbase` 信息及建立表等操作
8. `jps` 查看进程
master
```
HMaster
HQuorumPeer
```
slave
```
HRegionServer
HQuorumPeer
```
#### 12、Spark
1. 解压、移动到 `/opt` 下
同 `hadoop` 略
2. 配置环境变量 (配置好记得 `source /etc/profile`)
```shell
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
```
3. 修改配置文件(配置文件在 `/opt/spark/conf/` 目录下)
4. `spark-env.sh`(从 `spark-env.sh.template` 复制，添加以下内容)
**注意：`SPARK_WORKER_CORES` 和 `SPARK_WORKER_MEMORY` 请根据虚拟机情况设置**
```shell
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop
export JAVA_HOME=/opt/jdk
```
5. `slaves`(从 `slaves.template` 复制，添加以下内容，不用删除 `localhosts`)
```
slave1
slave2
```
6. 拷贝配置文件到所有机器上
```shell
scp -r /opt/spark slave1:/opt
scp -r /opt/spark slave2:/opt
```
7. 启动 `Spark`
```shell
cd /opt/spark/sbin
./start-all.sh
```
8. `jps`查看进程
`master`
```
Master
Worker
```
`slave`
```
Worker
```
9. 访问 `Spark UI`
同 `hadoop`，`ip` 地址为 `master` 的 `ip` 地址
```
http://192.168.100.144:8080
```
10. 往 yarn 提交任务需要增加两个配置(`/opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml`)
```xml
yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
false
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
false
```
同步到其他节点
```shell
scp -r /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml slave1:/opt/hadoop/etc/hadoop/
scp -r /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml slave2:/opt/hadoop/etc/hadoop/
```
重启 `yarn`
```shell
./opt/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
./opt/hadoop/sbin/start-yarn.sh
```
#### 13、Python
**注意：** 以下 `Python 3` 的安装依赖于 `tensorflow_torch.tgz` 内的文件，请回到最上方点击链接进行下载
1. 安装编译所需的环境
逐条在命令行执行
```shell
tar -zxvf tensorflow_torch.tgz
cd tensorflow_torch/rpm
rpm -ivh --nodeps --force *.rpm
```
2. 编译 `Python` ，安装
解压
```shell
tar -zxvf Python-3.6.3.tgz
```
进入 `Python-3.6.3` 文件夹
```shell
cd Python-3.6.3
```
编译安装(逐条在命令行执行)
```shell
./configure --prefix=/opt/python36
make
make install
```
3. 创建软链接
```
ln -s /opt/python36/bin/python3 /usr/bin/python3
ln -s /opt/python36/bin/pip3 /usr/bin/pip3
```
4. 升级 pip
```shell
cd /root/tensorflow_torch
pip3 install pip-20.2.3-py2.py3-none-any.whl
```
5. 安装 `Tensorflow`(逐条执行最后两行)
```shell
# numpy-1.17.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
# protobuf-3.9.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
# requirements.txt
# six-1.12.0-py2.py3-none-any.whl
# tensorflow-1.1.0rc1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
# Werkzeug-0.16.0-py2.py3-none-any.whl
# wheel-0.33.6-py2.py3-none-any.whl
cd /root/tensorflow_torch/tensorflow
pip3 install *.whl
```
`Tensorflow` 测试代码(`Python3` 环境下运行)
```python
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
hello = tf.constant('Hello,world!')
print(sess.run(hello))
```
6. 安装 `PyTorch`
```shell
cd /root/tensorflow_torch/pytorch
# 安装 future(要需要先安装，不然后面会报错)
tar zxvf future-0.18.2.tar.gz
cd future-0.18.2
python3 setup.py install
# 安装其他
# Pillow-7.2.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
# torch-1.6.0+cpu-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
# torchvision-0.7.0+cpu-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
cd ..
pip3 install *.whl
```
`PyTorch` 测试代码
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.tensor([1, 2]))
```
7. 排错
- `python3.6: error while loading shared libraries: libpython3.6m.so.1.0:cannot open shared object file: No such file or directory`
使用命令 `ldd /usr/local/Python-3.6/bin/python3` 检查其动态链接
拷贝文件到 `lib` 库
```shell
cd /root/Python-3.6.5
cp libpython3.6m.so.1.0 /usr/local/lib64/
cp libpython3.6m.so.1.0 /usr/lib/
cp libpython3.6m.so.1.0 /usr/lib64/
```
8. 有网络情况下的安装(执行完第二条命令后，请看第 9 步)
```shell
yum install python3
pip3 install --upgrade pip
pip3 install tensorflow
pip3 install torch
```
9. 修改 pip 源
`pip` 默认源下载很慢所以建议修改成国内镜像源(**以下方法任选其一**)
1. 手动修改
- 在 `~/`目录下新建 `.pip`文件夹:
```shell
mkdir ~/.pip
```
- 在 `~/.pip`文件夹下新建 `pip.conf`写入以下内容：`vim ~/.pip/pip.conf`
```conf
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple/
[install]
trusted-host = pypi.douban.com
```
2. 使用 `pqi` 修改
```shell
pip3 install pqi
pqi ls
pqi use # 为以上显示源的名称，建议使用 ustc 或 douban
```
