一、平台环境
虚拟机：VMware Workstation Pro 64位
操作系统：Ubuntu16.04 64位
二、 软件包
Jdk-8u171-linux-x64.tar(java version 1.8.0_171)
Hadoop 2.9.1.tar
Scala-2.11.6
Spark-2.3.1-bin-hadoop2.7
三、Spark分布式集群环境搭建过程
0. 准备工作
首先，我们只建立一台虚拟机出来。待配置好基本通用的配置信息后，我们再克隆出两台来，这样会方便许多。
系统采用的是Ubuntu16.04，虚拟机网络适配器选择NET模式，手动配置静态IP地址，关闭防火墙。
接下来，到网站上下载搭建Spark集群环境所需的各种软件。所有下载的软件都保存在ubuntu16.04的~/spark工作目录下，其绝对路径为：/home/hadoop/spark。
1. 创建hadoop用户
因为之前我的虚拟机上已安装 Ubuntu16.04，但是为了方便，我们需要创建一个新的系统用户名，比如，我新增加了一个名为“hadoop”的用户。其具体过程如下：
创建hadoop用户、设置密码、为hadoop用户增加管理员权限、注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆。
按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入以下命令，完成创建:
2. 修改计算机环境
1) 集群环境：1台master，2台slave，即slave1、slave2
2) 修改主机名hostname，将主机名改为master，并查看修改后的主机名，之后必须重启计算机！！否则执行其他命令时会报错。
3) 修改自身的IP地址，可通过ifconfig查看修改后的IP地址。
4)修改hosts文件
注意：hosts文件里正常会存在一个localhost 及其对应的IP地址，千万不要删除它，直接把以上三行信息给加到后边就行了，删除了localhost，Spark会找不到入口！
3. 更新apt（不是必须的）
使用命令sudo apt-get update进行更新，目的是更新所有的依赖软件，以防后面某些软件安装不成功。如果所有主机 Ubuntu 的软件都是最新的，就不需要这一步了。
4. 安装vim
5. 安装JDK
1) 在~/spark目录下，使用命令tar -zvxf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz解压该压缩包。
2) 修改环境变量，使用命令sudo vi /etc/profile 修改配置文件,之后使用命令 source /etc/profile，使文件修改生效。
3) 使用命令java –version检查jdk是否安装成功。
6. 安装SCALA
1) 使用命令sudo apt install scala进行在线安装scala
2) 使用命令scala –version检查scala是否安装成功
3) 使用命令which scala查看scala的安装位置路径
4) 与JDK一样，使用命令sudo vi /etc/profile 修改环境变量的配置文件,之后使用命令 source /etc/profile，使文件修改生效。
7. 安装SSH服务
使用命令sudo apt-get install openssh-server进行安装，SSH具体配置在克隆出两台slave后再配置。
8. 克隆主机
1) 在配置完上述内容后，集群中节点的通用配置已基本完成。接下来，我们克隆两台slave出来，形成1台master、两台slave（slave1、slave1）的集群环境。
2) 修改克隆出的主机hostname文件及自身IP地址（因为克隆的master，则这里的hosts文件不用修改），必须和hosts文件里的主机名和IP地址要对应，可通过ifconfig查看IP地址（参照第2步）。
3) 重启计算机，使用ping命令，查看修改后的计算机能否连通。
9. 配置master与slave
1) 配置每台主机的SSH免密码登录环境
2) 在每台主机上生成公钥和私钥对
3) 将slave1与slave2上的id_rsa.pub发送给master
4) 在master上，将所有公钥加载到用于认证的公钥文件authorized_key中，并查看生成的文件。
5) 将master上的公钥文件authorized_key分发给slave1、slave2.
6) 最后使用SSH命令，检验是否能免密码登录。
10. 安装hadoop
1) 在~/spark目录下，解压已下载的hadoop压缩包。
2) 使用命令cd spark/hadoop/hadoop-2.9.1/etc/hadoop，进入hadoop配置目录，在该目录下，需要修改配置文件，分别是：hadoop-env.sh , yarn-env.sh , slaves , core-site.xml , hdfs-site.xml , mapred-site.xml , yarn-site.xml 。使用以下命令依次对上述文件进行修改：
修改hadoop-env.sh，添加JAVA_HOME
修改yarn-env.sh ，添加JAVA_HOME
修改slaves，配置slave节点的ip或hostname
修改core-site.xml
修改hdfs-site.xml
修改mapred-site.xml（先拷贝该文件的模板，再重命名为mapred-site.xml，最后进行修改）
修改yarn-site.xml
3) 将配置好的hadoop-2.9.1文件分发给所有slave。
4) 最后，格式化namenode。
5) 启动hadoop集群
6) 验证hadoop是否安装成功
i) 使用jps命令查看hadoop进程。
ii) 在浏览器中输入 http://master:8088 能够访问hadoop管理界面。
11. 安装Spark
1) 在~/spark目录下，解压已下载的spark压缩包。
2) 使用命令cd spark/spark-2.3.1/conf，在该目录下，看到很多文件都是以template结尾的，这是因为spark给我们提供的是模板配置文件，我们可以先拷贝一份，然后将.template给去掉，变成真正的配置文件后再编辑。
3) 配置spark-env.sh，该文件包含spark的各种运行环境。
4) 配置slaves文件
5) 将配置好的spark-2.3.1文件分发给所有slave。
6) 启动spark集群
i) 使用命令cd spark/hadoop/hadoop-2.9.1进入hadoop目录，在该目录下，启动 hadoop 文件管理系统 HDFS以及启动 hadoop 任务管理器 YARN。
ii) 启动 spark
7) 查看Spark集群信息
i) 使用jps命令查看spark进程。
ii) 查看spark管理界面，在浏览器中输入：http://master:8080
8) 运行 spark-shell，可以进入 Spark 的 shell 控制台。
9) 停止运行集群
停止集群时，运行sbin/stop-all.sh停止Spark集群，运行sbin/stop-dfs.sh来关闭hadoop 文件管理系统 HDFS，最后运行sbin/stop-yarn.sh来关闭hadoop 任务管理器 YARN。
四、Spark运行示例
使用Spark shell的交互式方式分析数据
1. 加载本地文件到HDFS中
1) 使用命令bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input ，即在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录/data/input
2) 使用命令hdfs dfs -put README.txt /data/input ，即将/hadoop-2.9.1目录下的README.txt文件复制到虚拟分布式文件系统中
3) 使用命令bin/hdfs dfs -ls /data/input ，即查看HDFS文件系统中是否存在我们所复制的文件
2. 在spark-shell 窗口，编写scala语句，将从HDFS中加载README.txt文件，并对该文件作简单分析
1) 首先，将README.txt的文件打开，可以看到里面的内容，如下所示：
2) 在spark-shell窗口上，通过使用count()、first()、collect()等操作，来对README.txt进行分析
i) 从HDFS中加载README.txt文件
ii) Count()操作的含义：RDD 中的 item 数量，对于文本文件来说，就是其总行数。First()的含义：RDD 中的第一个 item，对于文本文件，就是指其第一行内容，与第1步骤中的第一行内容一样，说明没出错。
iii) 使用collect()，对文件进行词数统计
