sudo : 以超級(jí)用戶的身份來(lái)執(zhí)行 接下來(lái)的操作
shown -R hadoop:hadoop hadoop : 是你打錯(cuò)了吧？？
chown 用于修改文件/目錄的owner/group
chown -R 遞歸執(zhí)行
chown -R hadoop:hadoop hadoop : 把hadoop目錄（以及其下的所有子目錄/文件） 的 owner 改為 hadoop, 所屬的group 改為hadoop

解決問(wèn)題的層面不一樣
首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大數(shù)據(jù)框架，但是各自存在的目的不盡相同。Hadoop實(shí)質(zhì)上更多是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施: 它將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個(gè)由普通計(jì)算機(jī)組成的集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)，意味著您不需要購(gòu)買和維護(hù)昂貴的服務(wù)器硬件。
同時(shí)，Hadoop還會(huì)索引和跟蹤這些數(shù)據(jù)，讓大數(shù)據(jù)處理和分析效率達(dá)到前所未有的高度。Spark，則是那么一個(gè)專門用來(lái)對(duì)那些分布式存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具，它并不會(huì)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
兩者可合可分
Hadoop除了提供為大家所共識(shí)的HDFS分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能之外，還提供了叫做MapReduce的數(shù)據(jù)處理功能。所以這里我們完全可以拋開Spark，使用Hadoop自身的MapReduce來(lái)完成數(shù)據(jù)的處理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，畢竟它沒有提供文件管理系統(tǒng)，所以，它必須和其他的分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行集成才能運(yùn)作。這里我們可以選擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他的基于云的數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)。但Spark默認(rèn)來(lái)說(shuō)還是被用在Hadoop上面的，畢竟，大家都認(rèn)為它們的結(jié)合是最好的。
希望能幫到你。

Spark：專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，是一種與 Hadoop 相似的開源集群計(jì)算環(huán)境，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)，以彌補(bǔ)MapReduce的不足。

Spark主要用于大數(shù)據(jù)的計(jì)算，而Hadoop以后主要用于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)（比如HDFS、Hive、HBase等），以及資源調(diào)度（Yarn）。Spark+Hadoop，是目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最熱門的組合。