hadoop有文件系统HDFS，还有用来调度任务的YARN。而SPARK可以在YARN上开一个APPLICATION，然后提交一些JOB上去。

首先启动hadoop的hdfs和yarn，如下：
start-dfs.sh
start-yarn.sh
关于如何配置core-site.xml, yarn-site.xml, hdfs-site.cml等，参考hadoop官方文档

然后要配置两个变量：
HADOOP_CONF_DIR=”$HADOOP_HOME/etc/hadoop/”
PYSPARK_PYTHON=”$PYTHON_PATH/bin/python”

以上变量仅为示意，需要按自己的环境配置

然后就能运行spark了

scala语言
./spark-shell –master yarn –deploy-mode client –executor-cores 4

python语言
./pyspark –master yarn –deploy-mode client –executor-cores 4

这时会有报错，因为JAVA_HOME配置有问题，可修改hadoop/libexec/hadoop-config.sh文件
参考stackoverflow上的解答

解决后，重新运行命令，就能在交互式的shell中运行程序了，其中sc是SparkContext类的实例
比如，sc.TextFile(。。。。。。)

启动过程中，可以看到，说是没有配置yarn上spark的库文件，spark会针对当前应用临时上传一些spark要用到的库，这个信息，可以加强对hadoop和spark之间关系的理解

运行状态监控，打开localhost:8088即可看到hadoop的yarn界面，点开其中的spark application，就能看到关于这个spark应用的信息，可以查看提交的每个JOB的运行时间（一次collect才运行），可以查看Excutor的个数和内核数等

关于不同运行方式，比如给spark提交jar任务（而不是上述交互式运行），可参考spark官方文档