目录
简介
安装准备
spark安装
配置文件配置
简介
Spark主要⽤于⼤数据的并⾏计算，⽽Hadoop在企业主要⽤于⼤数据的存储（⽐如HDFS、Hive和HBase 等），以及资源调度（Yarn）。但是也有很多公司也在使⽤MR2进⾏离线计算的开发。Spark + Hadoop在当前自建平台技术中，是离线计算任务开发的主流组合方式。
数据存储：HDFS
资源调度：Yarn
数据计算：Spark或MapReduce，取决于具体的企业需求场景
安装准备
linux免密登录
zookeeper安装
hadoop安装
spark安装
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.5.0/spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz
然后进行解压，清空压缩包，设置软连接。
tar -zxf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz
rm -rf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz
ln -s spark-3.5.0-bin-hadoop3/ spark
配置文件配置
在$SPARK_HOME/conf 下，压缩包中自带一个标准格式文件，将其更名为spark-env.sh便可。
[hadoop@vm02 conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[hadoop@vm02 conf]$ ll
total 44
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1105 Sep 9 10:08 fairscheduler.xml.template
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 3350 Sep 9 10:08 log4j2.properties.template
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 9141 Sep 9 10:08 metrics.properties.template
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1292 Sep 9 10:08 spark-defaults.conf.template
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4694 Dec 10 23:02 spark-env.sh
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4694 Sep 9 10:08 spark-env.sh.template
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 865 Sep 9 10:08 workers.template
本文使用简易配置作为演示，关于其他参数在配置文档中已经写明注释，可以根据实际情况进行阅读或选择性配置。本文在该文档下只设置主节点hostname，所有节点同步
export SPARK_MASTER_HOST=vm02
export JAVA_HOME=/jdk/jdk1.8.0_144/
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase
· 设置vm03,vm04为工作节点
[hadoop@vm02 conf]$ cp workers.template workers
[hadoop@vm02 conf]$ vim workers
vm03
vm04 配置spark环境变量
vim /etc/profile，将一下环境变量配置加入到文件中
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark
重新加载环境变量
source /etc/profile启动spark
##进入$SPARK_HOME/sbin 目录下启动spark
start-all.sh
注意：spark的启动指令的命令的名称和hadoop的启动名称是一样的，所以不要设置$SPARK_HOME/sbin 的PATH环境变量
启动完成后可以只看到，marster在vm02上，vm03,vm04都是work节点。
在所有节点均可以使用以下命令进入spark的交互端口，
spark-shell --master local
只有当进入到交互命令行时，才可以访问对应节点的webui页面，默认端口是4040
使用ctrl+c便可以退出交互行
spark的安装也是相当方便。读者有什么疑问，可以私信咨询。
