折腾了几天，终于把Spark 集群安装成功了，其实比hadoop要简单很多，由于网上搜索到的博客大部分都还停留在需要依赖mesos的版本，走了不少弯路。

1. 安装 JDK 1.7

yum search openjdk-devel sudo yum install java-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 /usr/sbin/alternatives --config java /usr/sbin/alternatives --config javac sudo vim /etc/profile # add the following lines at the end export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.19.x86_64 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar # save and exit vim # make the bash profile take effect immediately $ source /etc/profile # test $ java -version

参考我的另一篇博客，安装和配置CentOS服务器的详细步骤。

2. 安装 Scala 2.9.3

Spark 0.7.2 依赖 scala 2.9.3, 我们必须要安装Scala 2.9.3.

下载 scala-2.9.3.tgz 并 保存到home目录.

$ tar -zxf scala-2.9.3.tgz $ sudo mv scala-2.9.3 /usr/lib $ sudo vim /etc/profile # add the following lines at the end export SCALA_HOME=/usr/lib/scala-2.9.3 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin # save and exit vim #make the bash profile take effect immediately source /etc/profile # test $ scala -version

3. 下载预编译好的Spark

下载预编译好的Spark, spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz.

如果你想从零开始编译，则下载源码包，但是我不建议你这么做，因为有一个Maven仓库，twitter4j.org, 被墙了，导致编译时需要***，非常麻烦。如果你有DIY精神，并能顺利***，则可以试试这种方式。

4. 本地模式

4.1 解压

$ tar -zxf spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz

4.2 设置SPARK_EXAMPLES_JAR 环境变量

$ vim ~/.bash_profile # add the following lines at the end export SPARK_EXAMPLES_JAR=$HOME/spark-0.7.2/examples/target/scala-2.9.3/spark-examples_2.9.3-0.7.2.jar # save and exit vim #make the bash profile take effect immediately $ source /etc/profile

这一步其实最关键，很不幸的是，官方文档和网上的博客，都没有提及这一点。我是偶然看到了这两篇帖子，Running SparkPi, Null pointer exception when running ./run spark.examples.SparkPi local，才补上了这一步，之前死活都无法运行SparkPi。

4.3 （可选）设置 SPARK_HOME环境变量，并将SPARK_HOME/bin加入PATH

$ vim ~/.bash_profile # add the following lines at the end export SPARK_HOME=$HOME/spark-0.7.2 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin # save and exit vim #make the bash profile take effect immediately $ source /etc/profile

4.4 现在可以运行SparkPi了

$ cd ~/spark-0.7.2 $ ./run spark.examples.SparkPi local

5. 集群模式

5.1 安装Hadoop

用VMware Workstation 创建三台CentOS 虚拟机，hostname分别设置为 master, slave01, slave02，设置SSH无密码登陆，安装hadoop，然后启动hadoop集群。参考我的这篇博客，在CentOS上安装Hadoop.

5.2 Scala

在三台机器上都要安装 Scala 2.9.3 , 按照第2节的步骤。JDK在安装Hadoop时已经安装了。

5.3 在master上安装并配置Spark

解压

$ tar -zxf spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz

设置SPARK_EXAMPLES_JAR 环境变量

$ vim ~/.bash_profile # add the following lines at the end export SPARK_EXAMPLES_JAR=$HOME/spark-0.7.2/examples/target/scala-2.9.3/spark-examples_2.9.3-0.7.2.jar # save and exit vim #make the bash profile take effect immediately $ source /etc/profile

在 in conf/spark-env.sh 中设置SCALA_HOME

$ cd ~/spark-0.7.2/conf $ mv spark-env.sh.template spark-env.sh $ vim spark-env.sh # add the following line export SCALA_HOME=/usr/lib/scala-2.9.3 # save and exit

在conf/slaves, 添加Spark worker的hostname, 一行一个。

$ vim slaves slave01 slave02 # save and exit

（可选）设置 SPARK_HOME环境变量，并将SPARK_HOME/bin加入PATH

$ vim ~/.bash_profile # add the following lines at the end export SPARK_HOME=$HOME/spark-0.7.2 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin # save and exit vim #make the bash profile take effect immediately $ source /etc/profile

5.4 在所有worker上安装并配置Spark

既然master上的这个文件件已经配置好了，把它拷贝到所有的worker。注意，三台机器spark所在目录必须一致，因为master会登陆到worker上执行命令，master认为worker的spark路径与自己一样。

$ cd $ scp -r spark-0.7.2 dev@slave01:~ $ scp -r spark-0.7.2 dev@slave02:~

按照第5.3节设置SPARK_EXAMPLES_JAR环境变量，配置文件不用配置了，因为是直接从master复制过来的，已经配置好了。

5.5 启动 Spark 集群

在master上执行

$ cd ~/spark-0.7.2 $ bin/start-all.sh

检测进程是否启动

$ jps 11055 Jps 2313 SecondaryNameNode 2409 JobTracker 2152 NameNode 4822 Master

浏览master的web UI(默认http://localhost:8080). 这是你应该可以看到所有的word节点，以及他们的CPU个数和内存等信息。 ##5.6 运行SparkPi例子

$ cd ~/spark-0.7.2 $ ./run spark.examples.SparkPi spark://master:7077

（可选）运行自带的例子，SparkLR 和 SparkKMeans.

#Logistic Regression #./run spark.examples.SparkLR spark://master:7077 #kmeans $ ./run spark.examples.SparkKMeans spark://master:7077 ./kmeans_data.txt 2 1

5.7 从HDFS读取文件并运行WordCount

$ cd ~/spark-0.7.2 $ hadoop fs -put README.md . $ MASTER=spark://master:7077 ./spark-shell scala> val file = sc.textFile("hdfs://master:9000/user/dev/README.md") scala> val count = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) scala> count.collect()

5.8 停止 Spark 集群

$ cd ~/spark-0.7.2 $ bin/stop-all.sh