本文档为完全分布式大数据环境（3台虚拟机：hadoop01~hadoop03）中Spark组件的独立测试教程，基于视频操作流程，结合完全分布式测试文档的规范要求，详细说明从环境准备、远程连接到服务启停、核心功能验证（Web页面验证、Python交互模式验证）的全流程，适用于验证Spark集群的独立可用性。
一、前期准备：环境基础信息与测试前提
测试前需确认环境配置及依赖组件状态符合要求，避免因环境问题导致测试失败：
1.1 基础环境信息
- 虚拟机配置：3台虚拟机（命名为hadoop01、hadoop02、hadoop03），硬盘总配置100GB~200GB，已完成基础环境部署
- 系统账号：优先使用hertz账号（密码：hertz）；特殊操作需使用root账号（密码：1）
- 工具准备：Mobaxterm远程连接工具（已安装并可正常使用）、本地浏览器
1.2 测试前提
- 3台虚拟机（hadoop01~hadoop03）均正常启动，已到达登录页面
- 以hertz账号登录hadoop01节点（分布式脚本统一在hadoop01执行）
- Hadoop（HDFS+YARN）服务已正常启动（执行命令：start-all.sh）
- ZooKeeper服务已正常启动（执行命令：zk start），且状态正常（1台Leader、2台Follower）
二、Spark测试详细步骤
步骤1：确认虚拟机启动状态
操作说明：分别检查3台虚拟机（hadoop01、hadoop02、hadoop03）的启动状态，确保每台虚拟机系统加载完成，均已到达登录页面。
预期结果：3台虚拟机均正常启动，无启动报错，各自显示系统登录界面。
步骤2：使用Mobaxterm连接虚拟机
操作说明：打开本地Mobaxterm工具，分别建立与3台虚拟机（hadoop01、hadoop02、hadoop03）的SSH远程连接。
核心操作要点：
- 新建远程连接，选择SSH连接类型
- 分别输入3台虚拟机对应的正确IP地址
- 默认选择普通用户登录类型，无需额外修改
预期结果：3台虚拟机的Mobaxterm连接均成功建立，各自进入等待登录状态。
步骤3：输入账号密码完成登录
操作说明：在3台虚拟机对应的Mobaxterm连接终端中，依次完成账号和密码的输入操作。
具体操作：
- 终端提示输入账号时，输入：hertz
- 回车后，终端提示输入密码，输入：hertz（密码输入时无明文显示，直接输入后回车即可）
预期结果：3台虚拟机均登录成功，终端界面分别显示当前登录用户及主机标识，如[hertz@hadoop01 ~]、\[hertz@hadoop02 \~\]、[hertz@hadoop03 ~]$。
步骤4：启动Spark相关服务
操作说明：在登录成功的hadoop01节点终端中，先确认依赖的Hadoop和ZooKeeper服务已正常运行，再执行Spark集群启动命令。
具体操作：
- 确认依赖服务状态（可选）：通过jps命令验证Hadoop、ZooKeeper进程正常；ZooKeeper状态可执行zkServer.sh status验证
- 启动Spark集群：执行命令：start-spark.sh
说明：start-spark.sh为封装的集群脚本，执行后可一键启动hadoop01的Master节点和3台节点的Worker节点，无需在各节点单独启动。
预期结果：终端逐步输出各节点Spark服务的启动日志，无报错提示。
步骤5：执行jps命令验证进程状态
操作说明：启动命令执行完成后，分别在hadoop01、hadoop02、hadoop03节点的终端中输入jps命令，查看各节点Java进程运行情况。
具体命令：jps
预期结果：各节点进程符合以下要求，说明Spark服务启动正常：
- hadoop01节点：包含Master进程
- hadoop02~hadoop03节点：均包含Worker进程
步骤6：打开浏览器访问Spark Web页面
操作说明：在本地打开浏览器，访问Spark Master节点的Web管理页面，验证集群状态。
具体操作：在浏览器地址栏输入：hadoop01:7070（注："hadoop01"可替换为对应节点的IP地址，确保本地可正常解析）
预期结果：浏览器可正常打开Spark Web页面，无访问失败提示；页面"Workers"栏目中显示2台节点，状态均为"ALIVE"。
步骤7：执行Python交互模式验证命令
操作说明：在hadoop01节点终端中，启动Spark Python交互模式，执行测试代码验证核心计算功能。
具体操作：
- 启动Python交互模式：执行命令：pyspark --master spark://hadoop01:7077
- 输入测试代码：
- 创建RDD数据集：rdd = sc.parallelize([1,2,3,4])
- 计算数据集总和：print(rdd.sum())
- 退出交互模式（可选，可后续步骤完成后执行）：exit()
预期结果：Python交互模式启动无报错；测试代码执行正常，终端输出结果"10"，说明Spark计算功能正常。
步骤8：关闭Spark相关服务
操作说明：功能验证完成后，先退出Python交互模式（若未退出），再在hadoop01节点执行Spark集群停止命令，最后根据需求停止依赖服务。
具体操作：
- 退出Python交互模式：在交互模式终端输入exit()，或按Ctrl+C组合键终止进程
- 停止Spark集群：在hadoop01节点终端执行命令：stop-spark.sh（一键停止所有节点的Spark服务）
- 停止依赖服务（可选）：若后续无需使用其他组件，依次执行stop-all.sh（停止Hadoop）、zk stop（停止ZooKeeper）
预期结果：Python交互模式正常退出；Spark集群停止命令执行无报错，终端输出各节点Spark服务停止日志。
