Spark 安装（集群模式）
实际生产环境一般不会用本地模式搭建Spark。生产环境一般都是集群模式。下面就给出了安装集群模式的步骤。
运行环境
- 操作系统 ------ Spark一般都是部署在Linux上，这里用的是Ubuntu 14.04及以上版本，也可以使用CentOS，RedHat等Linux系统，本教程用的是 Ubuntu 系统。
- Spark ------ Apache Spark 2.X
因为是集群模式，所以需要多个物理节点，可以使用阿里云、腾讯云。也可以在自己机器搭建虚拟机集群。
在主节点安装Spark
安装前准备
修改host文件
编辑 hosts 文件，并增加下面记录
sudo nano /etc/hostsMASTER-IP masterSLAVE01-IP slave01SLAVE02-IP slave02
注意把 MASTER-IP、SLAVE01-IP、SLAVE02-IP 替换成你自己机器的IP地址。
安装Java 7
sudo apt-get install python-software-propertiessudo add-apt-repository ppa:webupd8team/javasudo apt-get updatesudo apt-get install oracle-java7-installer
安装Scala
sudo apt-get install scala
配置SSH
安装 openssh-server 和 openssh-client
生成密钥
ssh-keygen -t rsa -P ""
配置无密码SSH
把 master 节点 .ssh/id_rsa.pub复制到 .ssh/authorized_keys。其他 Slave 节点跟 Master 一样的操作过程。
用SSH连接测试
用SSH命令连接到其他任意主机，看看是否需要密码。如果没提示输入密码，则免密码连接配置成功。
ssh slave01ssh slave02
安装Spark
下载Spark
可以从Spark官网下载最新版本
http://spark.apache.org/downloads.html
解压tar包
tar xzf spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz
安装配置
在用户 home 目录下编辑 .bashrc，并新增环境变量。
export JAVA_HOME=<path-of-Java-installation> (eg: /usr/lib/jvm/java-7-oracle/)export SPARK_HOME=<path-to-the-root-of-your-spark-installation> (eg: /home/dataflair/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6/)export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
让环境变量生效
source .bashrc
编辑 spark-env.sh
cd $SPARK_HOME/conf/
在该目录下并没有 spark-env.sh 文件，得从 spark-env.sh.tmplate 复制一个文件，文件名修改为 spark-env.sh
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
在 spark-env.sh 新增下面的环境变量
export JAVA_HOME=<path-of-Java-installation> (eg: /usr/lib/jvm/java-7-oracle/)export SPARK_WORKER_CORES=8
新增 Slave 节点
在 $SPARK_HOME/conf/ 目录下创建 slaves 配置文件，并在该文件写入两个节点的主机名：
slave01slave02
在 Slave 节点安装 Spark
安装前准备
- 编辑hosts文件
- 安装java 7
- 安装Scala
这些步骤跟Master的一样
把Spark安装包拷贝到所有Slave节点
先压缩安装包
tar czf spark.tar.gz spark-2.0.0-bin-hadoop2.6
把压缩好的安装包拷贝到 Slave 节点
scp spark.tar.gz slave01:~scp spark.tar.gz slave02:~
注意：这些命令在 Master 节点执行注意：这些命令在 Master 节点执行
在Slave节点解压安装包
tar xzf spark.tar.gz
注意：该命令在Slave节点执行
到这里，Spark 已经在 Master 和 Slave 节点安装并配置完成。可以启动 Spark 集群了。
启动Spark集群
启动Spark服务
sbin/start-all.sh
注意：该命令在Master节点执行
检查服务是否启动成功
检查Master节点进程
$jpsMaster
检查Slave节点进程
$jpsWorker
Spark Web UI
spark Master节点UI界面地址和端口
http://MASTER-IP:8080/
从这里可以看到 Spark 的 Slave 节点信息，执行中的 application，集群资源等信息
spark 应用程序UI界面地址和端口
http://MASTER-IP:4040/
停止Spark集群
可以在Master执行下面命令停止Spark集群
sbin/stop-all.sh