spark多服务器搭建

以下是Spark多服务器搭建的步骤：

1.下载Spark并解压缩到所有服务器的相同目录中。

2.在所有服务器上安装Java并设置JAVA_HOME环境变量。

3.在所有服务器上设置SPARK_HOME环境变量，例如：

export SPARK_HOME=/path/to/spark

4.在所有服务器上设置PATH环境变量，例如：

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

5.在Spark主节点上编辑conf/spark-env.sh文件，设置以下环境变量：

export SPARK_MASTER_HOST=<master-node-hostname>
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_INSTANCES=2
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export SPARK_WORKER_DIR=/path/to/spark/work
export SPARK_LOG_DIR=/path/to/spark/logs
export SPARK_PID_DIR=/path/to/spark/pids

其中，SPARK_MASTER_HOST是Spark主节点的主机名，SPARK_WORKER_INSTANCES是每个工作节点上启动的工作进程数，SPARK_WORKER_CORES是每个工作进程使用的CPU核心数，SPARK_WORKER_MEMORY是每个工作进程可用的内存量，SPARK_WORKER_DIR是工作进程的工作目录，SPARK_LOG_DIR是Spark日志文件的目录，SPARK_PID_DIR是Spark进程ID文件的目录。

6.在所有工作节点上编辑conf/spark-env.sh文件，设置以下环境变量：

export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export SPARK_WORKER_DIR=/path/to/spark/work
export SPARK_LOG_DIR=/path/to/spark/logs
export SPARK_PID_DIR=/path/to/spark/pids

其中，SPARK_WORKER_CORES是每个工作进程使用的CPU核心数，SPARK_WORKER_MEMORY是每个工作进程可用的内存量，SPARK_WORKER_DIR是工作进程的工作目录，SPARK_LOG_DIR是Spark日志文件的目录，SPARK_PID_DIR是Spark进程ID文件的目录。

7.在Spark主节点上启动Spark集群：

start-all.sh

8.在Spark主节点上启动Spark Shell：

spark-shell --master spark://<master-node-hostname>:7077

9.在Spark Shell中测试Spark集群：

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)
distData.reduce(_ + _)