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Hadoop+spark集群搭建 

说明：

本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建，linux环境是centos，本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境：一个作为Master节点，另一个作为Slave节点，由于spark依赖scala，所以需要安装scala

搭建步骤：

一：安装jdk
二：安装hadoop集群（http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群）
1：选定一台机器作为 Master
2：在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境（java环境安装参考一：安装jdk）
3：在 Master 节点上安装 Hadoop，并完成配置
4：在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境（java环境安装参考一：安装jdk）
5：将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上
6：在 Master 节点上开启 Hadoop
7：执行分布式实例
三：安装Scala
四：安装Spark

一：安装jdk（每个节点都需要安装）

Java 环境可选择 Oracle 的 JDK，或是 OpenJDK，现在一般 Linux 系统默认安装的基本是 OpenJDK，如centos6.4就默认安装了OpenJDK1.7.
按 http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions 中说的，Hadoop 在 OpenJDK 1.7 下运行是没问题的。需要注意的是，CentOS 6.4 中默认安装的只是 Java JRE，而不是 JDK，为了开发方便，我们还是需要通过 yum 进行安装 JDK，安装过程中会让输入 [y/N]，输入 y 即可：
sudo yum install java-1.7.0-openjdk java-1.7.0-openjdk-devel
通过上述命令安装 OpenJDK，默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk（该路径可以通过执行 rpm -ql java-1.7.0-openjdk-devel | grep ‘/bin/javac’ 命令确定，执行后会输出一个路径，除去路径末尾的 “/bin/javac”，剩下的就是正确的路径了）。OpenJDK 安装后就可以直接使用 java、javac 等命令了。
接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置
vim ~/.bashrc
在文件最后面添加如下单独一行（指向 JDK 的安装位置），并保存：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk
使环境变量生效
source ~/.bashrc
检验是否设置正确
echo $JAVA_HOME # 检验变量值
java -version
$JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 一样
如果设置正确的话，$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息，且和 java -version 的输出结果一样，如下图所示：
  

二：安装hadoop集群

1：创建hadoop用户（每个节点都需要安装）

useradd -m hadoop -s /bin/bash #创建hadoop用户，并使用/bin/bash 作为shell
passwd hadoop #修改hadoop密码
按提示输入两次密码，可简单的设为 “123456”（密码随意指定，若提示”无效的密码，过于简单”则再次输入确认就行）
可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题，执行：
visudo 
如下图，找到 root ALL=(ALL) ALL 这行（应该在第98行，可以先按一下键盘上的 ESC 键，然后输入 :98 (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，可以直接跳到第98行 ），然后在这行下面增加一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL （当中的间隔为tab），如下图所示：

2：安装ssh、配置ssh无密码登陆（每个节点都需要安装）

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），一般情况下，CentOS 默认已安装了 SSH client、SSH server，打开终端执行如下命令进行检验：

返回结果若如上图，表示包含了SSH client 跟 SSH server，则不需要再安装。
若需要安装，则可以通过 yum 进行安装（安装过程中会让你输入 [y/N]，输入 y 即可）：

1. sudo yum install openssh-clients
2. sudo yum install openssh-server

接着执行如下命令测试一下 SSH 是否可用：

1. ssh localhost

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 123456，这样就登陆到本机了

但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。
首先输入 exit 退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

1. exit # 退出刚才的 ssh localhost
2. cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
3. ssh-keygen -t rsa # 生成密钥对，会有提示，都按回车就可以
4. cat id_rsa.pub >> authorized_keys # 加入授权
5. chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限

http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-centos/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-centos/javascript:void(0);注：
_{含义在 Linux 系统中，} 代表的是用户的主文件夹，即 “/home/用户名” 这个目录，如你的用户名为 hadoop，则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外，命令中的 # 后面的文字是注释。
此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了，如下图所示。

3：安装java环境（参考一：安装jdk，每个节点都需要安装）

4：安装hadoop2（Master节点安装）

Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载，本教程选择的是 2.7.2 版本，下载时请下载 hadoop-2.x.y.tar.gz这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。
下载时强烈建议也下载 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件，该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性，否则若文件发生了损坏或下载不完整，Hadoop 将无法正常运行。
进入opt目录执行下面命令，下载hadoop2
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz.mds
判断文件的完整性：

1. Cat /opt/hadoop-2.7.2.tar.gz.mds # 列出md5检验值
2. # head -n 6 ~/下载/hadoop-2.7.1.tar.gz.mds # centos2.7.1版本格式变了，可以用这种方式输出
3. md5sum hadoop-2.7.2.tar.gz | tr “a-z” “A-Z” # 计算md5值，并转化为大写，方便比较

若文件不完整则这两个值一般差别很大，可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可，如下图所示，如果两个值不一样，请务必重新下载 

 
我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

1. sudo tar -zxf /opt/hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
2. cd /usr/local/
3. sudo mv ./hadoop-2.7.2/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
4. sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop # 修改文件权限

注：
相对路径与绝对路径的区别
请务必注意命令中的相对路径与绝对路径，本文后续出现的 ./bin/…，./etc/… 等包含 ./ 的路径，均为相对路径，以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行，但如果你是在主文件夹 ~ 中执行./bin/hadoop version，执行的会是/home/hadoop/bin/hadoop version，就不是我们所想要的了。
到此单机式hadoop就配置完了，可以执行以下例子来感受一下hadoop的运行，Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。
在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

1. cd /usr/local/hadoop
2. mkdir ./input
3. cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件
4. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output ‘dfs[a-z.]+’
5. cat ./output/* # 查看运行结果

若运行出错，如出现如下图提示：
 运行Hadoop实例时可能会报错
若出现提示 “WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable”，该 WARN 提示可以忽略，不会影响 Hadoop 正常运行（可通过编译 Hadoop 源码解决，解决方法请自行搜索）。
若出现提示 “INFO metrics.MetricsUtil: Unable to obtain hostName java.net.UnknowHostException”，这需要执行如下命令修改 hosts 文件，为你的主机名增加IP映射：

1. sudo vim /etc/hosts

主机名在终端窗口标题里可以看到，或执行命令 hostname 查看，如下图所示，在最后面增加一行 “127.0.0.1 dblab”：
 设置主机名的IP映射
保存文件后，重新运行 hadoop 实例，若执行成功的话会输出很多作业的相关信息，最后的输出信息如下图所示。作业的结果会输出在指定的 output 文件夹中，通过命令 cat ./output/* 查看结果，符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次：

注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

1. rm -r ./output

到此单机的hadoop已经配置完成，接下来配置集群

5：集群配置

Master 节点上完成准备工作后，关闭 Hadoop (/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh)，进行后续集群配置。

（1）修改各节点主机名

为了便于区分，可以修改各个节点的主机名（在终端标题、命令行中可以看到主机名，以便区分）。在 Ubuntu/CentOS 7 中，我们在 Master 节点上执行如下命令修改主机名（即改为 Master，注意是区分大小写的）：

1. sudo vim /etc/hostname

或者用下面的命令修改主机名

如果是用 CentOS 6.x 系统，则是修改 /etc/sysconfig/network 文件
然后执行如下命令修改自己所用节点的IP映射：

1. sudo vim /etc/hostshttp://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);

例如本教程使用两个节点的名称与对应的 IP 关系如下：
192.168.1.121 Master
192.168.1.122 Slave1
我们在 /etc/hosts 中将该映射关系填写上去即可，如下图所示（一般该文件中只有一个 127.0.0.1，其对应名为 localhost，如果有多余的应删除，特别是不能有 “127.0.0.1 Master” 这样的记录）：
 Hadoop中的hosts设置
CentOS 中的 /etc/hosts 配置则如下图所示：

修改完成后需要重启一下，重启后在终端中才会看到机器名的变化。接下来的教程中请注意区分 Master 节点与 Slave 节点的操作。 
注：
需要在所有节点上完成网络配置
如上面讲的是 Master 节点的配置，而在其他的 Slave 节点上，也要对 /etc/hostname（修改为 Slave1、Slave2 等） 和 /etc/hosts（跟 Master 的配置一样）这两个文件进行修改！
配置好后需要在各个节点上执行如下命令，测试是否相互 ping 得通，如果 ping 不通，后面就无法顺利配置成功：

1. ping Master -c 3 # 只ping 3次，否则要按 Ctrl+c 中断
2. ping Slave1 -c 3http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);

例如我在 Master 节点上 ping Slave1，ping 通的话会显示 time，显示的结果如下图所示：

继续下一步配置前，请先完成所有节点的网络配置，修改过主机名的话需重启才能生效。

（2）ssh无密码登陆节点

这个操作是要让 Master 节点可以无密码 SSH 登陆到各个 Slave 节点上。
首先实现各个slave节点自己的ssh无密码登陆
然后生成 Master 节点的公匙，在 Master 节点的终端中执行（因为改过主机名，所以还需要删掉原有的再重新生成一次）：

1. cd ~/.ssh # 如果没有该目录，先执行一次ssh localhost
2. rm ./id_rsa* # 删除之前生成的公匙（如果有）
3. ssh-keygen -t rsa # 一直按回车就可以http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);

让 Master 节点需能无密码 SSH 本机，在 Master 节点上执行：

1. cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keyshttp://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);

完成后可执行 ssh Master 验证一下（可能需要输入 yes，成功后执行 exit 返回原来的终端）。接着在 Master 节点将上公匙传输到 Slave1 节点：

1. scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop/

scp 是 secure copy 的简写，用于在 Linux 下进行远程拷贝文件，类似于 cp 命令，不过 cp 只能在本机中拷贝。执行 scp 时会要求输入 Slave1 上 hadoop 用户的密码(hadoop)，输入完成后会提示传输完毕，如下图所示：
 通过scp向远程主机拷贝文件
接着在 Slave1 节点上，将 ssh 公匙加入授权：

1. mkdir ~/.ssh # 如果不存在该文件夹需先创建，若已存在则忽略
2. cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3. rm ~/id_rsa.pub # 用完就可以删掉了

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
如果有其他 Slave 节点，也要执行将 Master 公匙传输到 Slave 节点、在 Slave 节点上加入授权这两步。
这样，在 Master 节点上就可以无密码 SSH 到各个 Slave 节点了，可在 Master 节点上执行如下命令进行检验，如下图所示：

1. ssh Slave1

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);

注：
如果在执行ssh无密码登陆时，出现设置完还需要输入密码，修改authorized_keys权限 chown 600

（3）配置path环境

Vim ~/.bashrc
加入一行
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin
如下图所示：

保存后执行 source ~/.bashrc 使配置生效。

（4）配置集群/分布式环境

集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的5个配置文件，更多设置项可点击查看官方说明，这里仅设置了正常启动所必须的设置项： slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。
1）： 文件 slaves，将作为 DataNode 的主机名写入该文件，每行一个，默认为 localhost，所以在伪分布式配置时，节点即作为 NameNode 也作为 DataNode。分布式配置可以保留 localhost，也可以删掉，让 Master 节点仅作为 NameNode 使用。
本教程让 Master 节点仅作为 NameNode 使用，因此将文件中原来的 localhost 删除，只添加一行内容：Slave1。
2）：文件 core-site.xml 改为下面的配置：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>

1. ：文件 hdfs-site.xml，dfs.replication 一般设为 3，但我们只有一个 Slave 节点，所以 dfs.replication 的值还是设为 1

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.acls.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

1. ：文件 mapred-site.xml （可能需要先重命名，默认文件名为 mapred-site.xml.template），然后配置修改如下：

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
</configuration>

1. ：文件yarn-site.xml 改为下面的配置：

<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>Master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!– Site specific YARN configuration properties –>
</configuration> 

（5）将Master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上

配置好后，将 Master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上。（如果之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件）。在 Master 节点上执行：

1. cd /usr/local
2. sudo rm -r ./hadoop/tmp # 删除 Hadoop 临时文件
3. sudo rm -r ./hadoop/logs/* # 删除日志文件
4. tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop # 先压缩再复制
5. cd ~
6. scp ./hadoop.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop

在 Slave1 节点上执行：

1. sudo rm -r /usr/local/hadoop # 删掉旧的（如果存在）
2. sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
3. sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
同样，如果有其他 Slave 节点，也要执行将 hadoop.master.tar.gz 传输到 Slave 节点、在 Slave 节点解压文件的操作。

（6）启动hadoop

首次启动需要先在 Master 节点执行 NameNode 的格式化：

1. hdfs namenode -format # 首次运行需要执行初始化，之后不需要

CentOS系统需要关闭防火墙
CentOS系统默认开启了防火墙，在开启 Hadoop 集群之前，需要关闭集群中每个节点的防火墙。有防火墙会导致 ping 得通但 telnet 端口不通，从而导致 DataNode 启动了，但 Live datanodes 为 0 的情况。
在 CentOS 6.x 中，可以通过如下命令关闭防火墙：

1. sudo service iptables stop # 关闭防火墙服务
2. sudo chkconfig iptables off # 禁止防火墙开机自启，就不用手动关闭了

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
若用是 CentOS 7，需通过如下命令关闭（防火墙服务改成了 firewall）：

1. systemctl stop firewalld.service # 关闭firewall
2. systemctl disable firewalld.service # 禁止firew

如下图，是在 CentOS 6.x 中关闭防火墙：
 CentOS6.x系统关闭防火墙
接着可以启动 hadoop 了，启动需要在 Master 节点上进行：

1. start-dfs.sh
2. start-yarn.sh
3. mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
通过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话，在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程，如下图所示：

在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程，如下图所示：

缺少任一进程都表示出错。

（7）执行分布式实例

执行分布式实例过程与伪分布式模式一样，首先创建 HDFS 上的用户目录：

1. hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

Shell 命令http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的配置文件作为输入文件复制到分布式文件系统中：

1. hdfs dfs -mkdir input
2. hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml input

Shell 命令http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
通过查看 DataNode 的状态（占用大小有改变），输入文件确实复制到了 DataNode 中，如下图所示：

接着就可以运行 MapReduce 作业了：

1. hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’

Shell 命令http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
运行时的输出信息与伪分布式类似，会显示 Job 的进度。
可能会有点慢，但如果迟迟没有进度，比如 5 分钟都没看到进度，那不妨重启 Hadoop 再试试。若重启还不行，则很有可能是内存不足引起，建议增大虚拟机的内存，或者通过更改 YARN 的内存配置解决。

同样可以通过 Web 界面查看任务进度 http://master:8088/cluster，在 Web 界面点击 “Tracking UI” 这一列的 History 连接，可以看到任务的运行信息，如下图所示：

执行完毕后的输出结果：
 MapReduce作业的输出结果
关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的：

1. stop-yarn.sh
2. stop-dfs.sh
3. mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

Shell 命令http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/javascript:void(0);
此外，同伪分布式一样，也可以不启动 YARN，但要记得改掉 mapred-site.xml 的文件名。 

三：安装scala

wget http://downloads.typesafe.com/scala/2.11.4/scala-2.11.4.tgz?_ga=1.248348352.61371242.1418807768 下载scala tar包到/opt目录下
tar -zxf scala-2.11.4.tgz -C /usr/local/spark #解压到/usr/local/spark目录下
配置环境变量：
vim /etc/profile 在后面添加

1. set scala environment
   export SCALA_HOME=/usr/local/spark/scala-2.11.4
   export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
   保存，然后执行source /etc/profile 使其立即生效
   scala -version #查看版本，验证是否安装成功
    
   

   四：安装spark

   1：下载spark，解压spark
   2：配置环境变量
   # set spark environment
   export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6
   export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
   export SPARK_EXAMPLES_JAR=$SPARK_HOME/examples/target/scala-2.11.4/spark-examples_2.11.4-1.6.0.jar 
   3：修改配置文件
   1）：cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6
   2）：mv spark-env.sh.template spark-env.sh
   3）：vi spark-env.sh 
   export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.99-2.6.5.0.el7_2.x86_64 
   export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 
   export SPARK_WORKER_DIR=/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/work 
   export SPARK_LOG_DIR=/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/
   export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8070 
   export SPARK_WORKER_CORES=2
   export SPARK_WORKER_INSTANCES=2
   export SPARK_WORKER_MEMORY=4g
   
   4：修改slaves文件 

2. ：mv slaves.template  slaves
3. ：vi slaves

添加以下内容：
Master
Slave1
5：启动spark
cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin
执行./start-all.sh命令
对应的关闭spark也是在sbin目录下，执行
　　　　　　./stop-all.sh 即可 
5：验证

1. ：在master节点上执行jps

30859 jps
30172 Master

1. ：在slave1节点上执行jps

30302 worker
30859 jps 

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1 评论

1. 使用HortonWorks 的打包版本HDP, 安装起来更方便.