1、Spark简介

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

2、部署准备

2.1、安装包准备

• spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz
• jdk-8u161-linux-x64.tar.gz
• scala-2.11.0.tgz

2.2、节点配置信息

2.3、节点资源配置信息

3、集群配置与启动

3.1、安装包上传与解压

操作节点：risen01

操作用户：root

1. 上传安装包spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz，scala-2.11.0.tgz，jdk-8u161-linux-x64.tar.gz（如果已经存在则不需要此步骤）到 risen01节点下的~/packages目录下，结果如图所示：

2、解压JDK安装包，Spark安装包Scala安装包和到/usr/local下

操作节点：risen01

操作用户：root

解压JDK命令:

tar -zxvf ~/packeages/jdk-8u161-linux-x64.tar.gz -C /usr/local

解压spark命令:

tar -zxvf ~/packages/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local

解压Scala命令：

tar -zxvf ~/packages/scala-2.11.0.tgz -C /usr/local

3.2、启动前准备

操作节点：risen01，risen02，risen03

操作用户：root

1. 在/data目录下新建立spark/work目录用来存放spark的任务处理日志
2. 在/log目录下新建立spark目录用来存放spark的启动日志等

3.3、修改配置文件

3.3.1、编辑spark-env.sh文件

操作节点：risen01

操作用户：root

说明：请根据实际集群的规模和硬件条件来配置每一项参数

进入到/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/conf目录下执行命令：

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

编辑spark-env.sh文件，添加以下内容：

#设置spark的web访问端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=18080

#设置spark的任务处理日志存放目录
SPARK_WORKER_DIR=/data/spark/work

#设置spark每个worker上面的核数
SPARK_WORKER_CORES=2

#设置spark每个worker的内存
SPARK_WORKER_MEMORY=1g

#设置spark的启动日志等目录
SPARK_LOG_DIR=/log/spark

#指定spark需要的JDK目录
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161

#指定spark需要的Scala目录
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.0

#指定Hadoop的安装目录
export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop

#指定Hadoop的配置目录
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop/etc/hadoop/

#实现spark-standlone HA（因为我们HA实现的是risen01和risen02之间的切换不涉及risen03，所以这段配置risen03可有可无）
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=risen01:2181,risen02:2181,risen03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/data/spark"

3.3.2、 编辑spark-defaults.conf文件

操作节点：risen01

操作用户：root

说明：请根据实际集群的规模和硬件条件来配置每一项参数

进入到/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/conf目录下执行命令：

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

编辑spark-defaults.conf文件，添加以下内容：

#设置spark的主节点
spark.master                      spark://risen01:7077

#开启eventLog
spark.eventLog.enabled            true

#设置eventLog存储目录
spark.eventLog.dir                /log/spark/eventLog

#设置spark序列化方式
spark.serializer    org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

#设置spark的driver内存
spark.driver.memory               1g

#设置spark的心跳检测时间间隔
spark.executor.heartbeatInterval  20s

#默认并行数
spark.default.parallelism         20

#最大网络延时
spark.network.timeout             3000s

3.3.3、 编辑slaves文件

操作节点：risen01

操作用户：root

说明：请根据实际集群的规模和硬件条件来配置每一项参数

进入到/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/conf目录下执行命令：

cp slaves.templete slaves

编辑slaves文件，修改localhost为：

risen01
risen02
risen03

3.4、分发其他节点

1. 执行scp命令：

操作节点：risen01

操作用户：root

scp -r /usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6 root@risen02:/usr/local
scp -r /usr/local/scala-2.11.0 root@risen02:/usr/local
scp -r /usr/local/jdk1.8.0_161 root@risen02:/usr/local
scp -r /usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6 root@risen03:/usr/local
scp -r /usr/local/scala-2.11.0 root@risen03:/usr/local
scp -r /usr/local/jdk1.8.0_161 root@risen03:/usr/local

1. 需要提前创建好bigdata用户并实现免密（这里不再赘述，此步骤如果做过可不做）
2. 权限修改

操作节点：risen01，risen02，risen03

操作用户：root

修改/log/spark权限命令：

chown -R bigdata.bigdata /log/spark

修改/data/spark权限命令：

chown -R bigdata.bigdata /data/spark

修改spark的安装目录命令：

chown -R bigdata.bigdata /usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6

修改Scala的安装目录命令：

chown -R bigdata.bigdata /usr/local/scala-2.11.0

修改JDK1.8的安装目录命令：（此步骤如果做过可不做）

chown -R bigdata.bigdata /usr/local/jdk1.8.0_161

结果如图下所示：

3.5、启动集群

操作节点：risen01，risen02

操作用户：bigdata

(1) 进入到/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/sbin目录下执行./start-all.sh，查看web界面如下图所示：

然后在进入到risen02机器的spark安装目录下/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/sbin执行命令./start-master.sh启动spark集群的备用主节点。（记得一定要启动备用主节点的进程，这里我们只用risen02做备用主节点，risen03虽然也配置了有资格，但是暂时我们不需要）

(2) 进入到/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/bin目录下执行spark-shell，并测试统计词频的测试，结果如下图所示：

截止到此，spark-standlone模式便安装成功了！

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文章来源：https://my.oschina.net/blogByRzc/blog/1800450