spark集群搭建单机

### 单机环境下安装和配置Spark集群

#### 准备工作
在开始之前，确保已经准备好必要的软件环境。对于单机版的Spark集群来说，可以从官方网站下载适合版本的Spark压缩包[^1]。

#### 解压并设置环境变量
解压所下载的`spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.gz`文件至指定位置，并将其路径加入系统的环境变量中以便于后续操作。这一步骤能够简化命令行工具的调用过程。

tar -xzf spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz
export SPARK_HOME=/path/to/spark-directory
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

#### 配置Spark环境
编辑`$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh`文件（如果不存在则创建），添加Java家目录以及任何其他所需的环境变量定义。此步骤有助于定制化Spark的行为以适应特定硬件条件或网络拓扑结构。

#### 启动本地模式下的Master节点和服务
通过执行如下脚本来启动master服务，在单机环境中模拟完整的分布式架构：

start-master.sh

此时可以通过浏览器访问http://localhost:8080来查看集群的状态信息与监控数据。

#### 运行Worker实例连接到Master
在同一台机器上开启worker进程并与前面提到过的master建立联系:

start-worker.sh <MASTER_URL>

这里需要注意替换掉<MASTER_URL>部分为实际master地址，比如`spark://your-machine-ip:7077`。

以上就是在单一计算机内构建简易Spark集群的方法概述；尽管这不是真正意义上的分布系统部署方式，但对于初步了解其工作机制和个人测试而言已足够充分。