所需文件：
更新日期为2021/5/8:
WSL？WSL2？
WSL是适用于 Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序 - 且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。
您可以：
- 在 Microsoft Store 中选择你偏好的 GNU/Linux 分发版。
- 运行常用的命令行软件工具（例如
grep、sed、awk）或其他 ELF-64 二进制文件。 - 运行 Bash shell 脚本和 GNU/Linux 命令行应用程序，包括：
- 工具：vim、emacs、tmux
- 语言：NodeJS、Javascript、Python、Ruby、C/ C++、C# 与 F#、Rust、Go 等。
- 服务：SSHD、MySQL、Apache、lighttpd、MongoDB、PostgreSQL。
- 使用自己的 GNU/Linux 分发包管理器安装其他软件。
- 使用类似于 Unix 的命令行 shell 调用 Windows 应用程序。
- 在 Windows 上调用 GNU/Linux 应用程序。
WSL 2 是适用于 Linux 的 Windows 子系统体系结构的一个新版本，它支持适用于 Linux 的 Windows 子系统在 Windows 上运行 ELF64 Linux 二进制文件。 它的主要目标是 提高文件系统性能，以及添加 完全的系统调用兼容性。
这一新的体系结构改变了这些 Linux 二进制文件与Windows 和计算机硬件进行交互的方式，但仍然提供与 WSL 1（当前广泛可用的版本）中相同的用户体验。
单个 Linux 分发版可以在 WSL 1 或 WSL 2 体系结构中运行。 每个分发版可随时升级或降级，并且你可以并行运行 WSL 1 和 WSL 2 分发版。 WSL 2 使用全新的体系结构，该体系结构受益于运行真正的 Linux 内核。
简而言之WSL类似于windows提供的虚拟机，同时相比VMWare Workstation拥有更好的IO性能且支持硬件直通。
WSL的官方文档地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/
安装WSL和WSL2
参考官方文档：文档地址
执执行手动安装步骤即可。
以管理员身份打开 PowerShell 并运行如下代码安装WSL：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
检查系统是否支持WSL2:
- 对于 x64 系统：版本 1903 或更高版本，采用 内部版本 18362 或更高版本。
- 对于 ARM64 系统：版本 2004 或更高版本，采用 内部版本 19041 或更高版本。
- 低于 18362 的版本不支持 WSL 2。
若要检查 Windows 版本及内部版本号，选择 Windows 徽标键 + R，然后键入“winver”，选择“确定”。
如果不支持WSL2，可以直接重启电脑，安装Linux发行版即可。
以管理员身份打开 PowerShell 并运行如下代码启用虚拟机功能：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
重启计算机
下载安装 Linux 内核更新包：点击下载
打开 PowerShell，然后在安装新的 Linux 发行版时运行以下命令，将 WSL 2 设置为默认版本：
wsl --set-default-version 2
安装Linux发行版
安装完成后点击启动，首次启动需要输入用户名和密码。
子系统安装java
首先描述一下如何进行Windows和Linux之间的文件操作：
方法一：通过 \\wsl$ 访问 Linux 文件时将使用 WSL 分发版的默认用户。 因此，任何访问 Linux 文件的 Windows 应用都具有与默认用户相同的权限。
方法二：通过VS Code访问Linux文件
参考文档：CSDN博客
正式安装：
将所需的文件复制到WSL的目录中，我一般遵循实体机的习惯放置到下载目录。
cd到存放目录使用tar命令解压压缩文件：
tar -zxvf jdk-8u291-linux-x64.tar.gz
使用cp命令修改文件名便于后续操作(jdk1.8.0_291为解压后文件)
cp -r jdk1.8.0_291 jdk8
将jdk移动到某个目录，我放在了/usr/bin/java/。（通过mkdir创建java目录并移动）
sudo mkdir /usr/bin/java/
sudo mv jdk8 /usr/bin/java/
添加java到环境中：
sudo vi /etc/profile
使用vi编辑器在最后面添加：请将JAVA_HOME路径修改为你的jdk目录，可以通过pwd查看当前目录，直接复制输出即可。
export JAVA_HOME=/usr/bin/java/jdk8
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
添加完成后按ESC键输入:wq!保存并退出。
使用如下命令刷新：
source /etc/profile
输入 java -version和javac -version测试无异常即可。
子系统安装Maven
安装步骤与Java基本相同，解压到制定目录，添加到环境。
写入：(同样注意修改路径)
# maven
export MAVEN_HOME=/usr/bin/maven
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
使用source /etc/profile刷新后使用mvn -v检查能否正常使用。
子系统安装Hadoop
安装ssh服务端：
sudo apt-get update
sudo apt-get install openssh-server -y
如果提示已经安装请删除后重新安装。安装完成后重启ssh服务：
sudo service ssh --full-restart
使用如下命令测试ssh：
ssh localhost
执行该命令后会，会出现“yes/no”选择提示，输入“yes”，然后按提示输入密码。如果出现以下提示：
修改/etc/ssh/sshd_config文件中PasswordAuthentication为yes
重启服务即可。
进入SSH后，输入命令“exit”退出刚才的SSH，就回到了原先的终端窗口；然后，可以利用ssh-keygen生成密钥，并将密钥加入到授权中，命令如下：
cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车即可
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权
此时，再执行ssh localhost命令，无需输入密码就可以直接登录了。
下面安装hadoop
Hadoop包括三种安装模式：
单机模式：只在一台机器上运行，存储是采用本地文件系统，没有采用分布式文件系统HDFS；
伪分布式模式：存储采用分布式文件系统HDFS，但是，HDFS的名称节点和数据节点都在同一台机器上；
分布式模式：存储采用分布式文件系统HDFS，而且，HDFS的名称节点和数据节点位于不同机器上。
本文只介绍Hadoop的安装方法
解压hadoop到制定目录：（我放在了/opt/hadoop）
配置环境
#Hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
刷新后使用hadoop verson命令检查：
子系统安装Spark
解压spark到制定目录：（我放在了/opt/spark）
关联用户：
sudo chown -R pteromyini ./spark #pteromyini是你的用户名
修改Spark的配置文件spark-env.sh模板文件
cd /opt/spark/
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
修改配置文件
sudo vi /opt/spark/conf/spark-env.sh
添加以下信息：（修改hadoop目录为你的目录）
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop/bin/hadoop classpath)
有了上面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中读取数据。如果没有配置上面信息，Spark就只能读写本地数据，无法读写HDFS数据。
配置环境：
#Spark
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip:$PYTHONPATH
export PYSPARK_PYTHON=python3
PYTHONPATH环境变量主要是为了在Python3中引入pyspark库，PYSPARK_PYTHON变量主要是设置pyspark运行的python版本。
.bashrc中必须包含JAVA_HOME,HADOOP_HOME,SPARK_HOME,PYTHONPATH,PYSPARK_PYTHON,PATH这些环境变量。如果已经设置了这些变量则不需要重新添加设置。另外需要注意，上面的配置项中，PYTHONPATH这一行有个py4j-0.10.4-src.zip，这个zip文件的版本号一定要和“/usr/local/spark/python/lib”目录下的py4j-0.10.4-src.zip文件保持版本一致。比如，如果“/usr/local/spark/python/lib”目录下是py4j-0.10.7-src.zip，那么，PYTHONPATH这一行后面也要写py4j-0.10.7-src.zip，从而使二者版本一致。
执行自带实例检查是否正常：
run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"
如果正常则安装完成。