上一遍文章中其实最主要的就是JAVA环境变量以及hadoop环境变量的设置，这两个设置好了的话，运行hadoop基本上不会出问题。

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在hadoop的基础上安装spark好简单。

安装Spark之前需要先安装Hadoop集群，因为之前已经安装了hadoop，所以我直接在之前的hadoop集群上安装spark。

硬件环境：

hddcluster1 10.0.0.197 redhat7

hddcluster2 10.0.0.228 centos7  这台作为master

hddcluster3 10.0.0.202 redhat7

hddcluster4 10.0.0.181 centos7

软件环境：

scala-2.11.7

spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz

#所有操作用hadoop

基本流程：

1、master解压scala-2.11.7和spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz到相应的目录

2、配置scala和spark环境变量

3、修改配置文件

4、拷贝scala和spark到各个节点，授权

5、启动spark集群

#hadoop用户下操作，下载scala,安装
wget http://downloads.lightbend.com/scala/2.11.7/scala-2.11.7.tgz
tar -zxvf scala-2.11.7.tgz 
mv scala-2.11.7 /usr/local/scala
sudo mv scala-2.11.7 /usr/local/scala
vim .bashrc     #添加
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
source .bashrc
[hadoop@hddcluster2 ~]$ scala -version
Scala code runner version 2.11.7 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL

#在官网下载spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz
mv  spark-2.0.2-bin-hadoop2.7 spark
sudo mv spark /usr/local/
vim .bashrc   #添加
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME

#修改spark配置文件
cd /usr/local/spark/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh   #添加下面内容
###jdk dir

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64

###scala dir

export SCALA_HOME=/usr/local/scala

###the ip of master node of spark

export SPARK_MASTER_IP=10.0.0.228

###the max memory size of worker

export SPARK_WORKER_MEMORY=8G

###hadoop configuration file dir

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop/

#修改slave
cp slaves.template slaves
vi slaves   #把localhost改为下面内容
hddcluster1
hddcluster2
hddcluster3
hddcluster4

#把/usr/local/spark 和 /usr/local/scala打包，然后复制到slave节点、
cd /usr/local
tar -zcf ~/master.spark.tar.gz  ./spark
tar -zcf ~/master.scala.tar.gz  ./scala
scp master.spark.tar.gz hddcluster1:~
scp master.scala.tar.gz hddcluster1:~
#登录各个节点进行解压到/usr/local
tar -zxf master.spark.tar.gz -C /usr/local/
tar -zxf master.scala.tar.gz -C /usr/local/
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/spark
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/scala
再配置.bashrc环境变量和master的一样。
加上hadoop上一篇的.bashrc内容是这样子：
#scala
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
#spark
export SPARK_HOME=/usr/local/spark

#java and hadoop
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native


export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME
export HADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib:$HADOOP_PREFIX/lib/native"
到此Spark集群搭建完毕

.启动Spark集群：

启动Spark之前需要先将hadoop的dfs以及yarn启动。
/usr/local/spark/sbin/start-all.sh
 启动所有服务之后，在命令行输入jps:
[hadoop@hddcluster2 ~]$ jps
29601 ResourceManager
32098 SparkSubmit
29188 DataNode
29364 SecondaryNameNode
29062 NameNode
29915 NodeManager
30251 Master
30380 Worker
30062 JobHistoryServer
18767 Jps
 比hadoop集群启动时多了Master和worker
/usr/local/spark/bin/spark-shell.sh
出现scala>时说明成功。
在浏览器中输入10.0.0.228:8080时，会看到如下图，有4个Worker

文章题目：hadoop&spark安装（下）
标题路径：http://kswjz.com/article/pjophe.html