安装与配置Spark开发环境。
相关知识
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MapReduce的算法。
本关我们来配置一个伪分布式的Spark开发环境，与配置Hadoop类似分为三个步骤：
- 下载解压安装包；
- 配置环境变量；
- 配置
Spark环境； - 校验。
下载解压安装包
我们从官网下载好安装包，
接下来解压，在平台已经将spark安装包下载到/opt目录下了，所以不需要再下载了。
tar -zxvf spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz -C /app
将压缩包解压到/app目录下。
配置环境变量
我们将spark的根目录配置到/etc/profile中（在文件末尾添加）。
vim /etc/profile
不要忘了source /etc/profile
修改Spark配置文件
切换到conf目录下：
cd /app/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7/conf
在这里我们需要配置的是spark-env.sh文件，但是查看目录下文件只发现一个spark-env.sh.template文件，我们使用命令复制该文件并重命名为spark-env.sh即可；
接下来编辑spark-env.sh，在文件末尾添加如下配置：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111export SCALA_HOME=/app/scala-2.12.7export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoopexport SPARK_MASTER_IP=machine_name # machine_name 根据自己的主机确定export SPARK_LOCAL_IP=machine_name # machine_name 根据自己的主机确定
参数解释：
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| JAVA_HOME | Java的安装路径 |
| SCALA_HOME | Scala的安装路径 |
| HADOOP_HOME | Hadoop的安装路径 |
| HADOOP_CONF_DIR | Hadoop配置文件的路径 |
| SPARK_MASTER_IP | Spark主节点的IP或机器名 |
| SPARK_LOCAL_IP | Spark本地的IP或主机名 |
如何查看机器名/主机名呢？
很简单，在命令行输入：hostname即可。
校验
最后我们需要校验是否安装配置成功了； 现在我们启动spark并且运行spark自带的demo：
首先我们在spark根目录下启动spark： 在spark的根目录下输入命令./sbin/start-all.sh即可启动，使用jps命令查看是否启动成功，有woker和master节点代表启动成功。
接下来运行demo：
- 在
Spark根目录使用命令./bin/run-example SparkPi > SparkOutput.txt运行示例程序 - 在运行的时候我们可以发现打印了很多日志，最后我们使用
cat SparkOutput.txt可以查看计算结果（计算是有误差的所以每次结果会不一样）：
好了，如果你能到这一步就已经完成了伪分布式Spark的安装啦。
