在之前hadoop的基础上，进行Spark分布式集群：
(1)下载Spark集群需要的基本软件，本篇需要的是：Scala-2.10.4、spark-1.4.0-bin-hadoop
(2)安装Spark集群需要的每个软件
(3)启动并查看集群的状况
(4)t通过spark-shell测试spark工作
1.Spark集群需要的软件
在前面构建好的hadoop集群的基础上构建spark集群，这里需要的软件主要是：Scala-2.10.4、spark-1.4.0-bin-hadoop，从网上可以下载到这两个版本的安装包，以防万一，我这里提供下载地址：http://pan.baidu.com/s/1kVFtn9d 密码：6o36
2.安装Scala与Spark
2.1 安装scala
在Master节点上，打开终端执行命令：mkdir /usr/llib/scala,进入到下载文件目录下，解压scala压缩文件，执行类似于下图操作：
把解压的scala文件移动到创建的目录下！
修改环境变量，操作截图如下：
执行下图所示操作，使环境配置修改生效，并检测scala是否安装成功！
在命令行，直接输入scala进入scala命令交互界面，操作如下截图：
关于Slave1与Slave2的操作截图如下所示：
由于gedit无法使用，所以通过scp命令进行了复制！
2.2 安装Spark
进入到下载目录下，解压spark压缩文件：
打开终端，执行命令：mkdir /usr/local/spark，移动解压的spark文件，操作截图：
配置spark环境变量，操作截图如下：
执行如下命令，是修改配置生效：
进入到spark的conf目录下，把spark-env.sh.template文件拷贝到spark-env.sh，并进行编辑，操作截图如下：
spark-env.sh配置成功后！
接下来配置spark的conf下slaves文件，把Worker节点都添加进去，顺序执行操作截图如下：
上述是对于master节点的spark配置，关于slave1与slave2节点的操作截图如下：
3.启动并查看集群状况
在master节点上执行命令启动hadoop服务，启动之后，执行jps查看进程，三台机器截图如下：
hadoop启动成功后，在master节点上，进入到spark的sbin目录下，执行命令：./start-all.sh
会在主节点看到Master与Worker进程，在slave1与slave2看到worker进程！进入到spark集群的文本界面，访问：http://master:8080，看到三个worker，截图如下：
进入spark-shell，然后在http://master:4040，截图如下：
