"本章节主要介绍了如何在CentOS系统中安装和配置Spark集群，包括升级JDK到1.8、安装Scala以及安装Spark的详细步骤。"
在构建Spark集群之前，首先要确保所有的基础环境已经准备就绪。其中，JDK是Spark运行的基础，因此需要先升级到Java 1.8。可以从Oracle官方网站下载JDK 1.8的安装包，然后在每个节点上进行解压。在配置系统环境变量时，需在`/etc/profile`文件中添加JDK 1.8的路径，并确保`PATH`变量将`$JAVA_HOME/bin`放置在前面，以便优先使用新安装的JDK。执行`source /etc/profile`使配置生效，之后可以通过`java -version`命令检查JDK是否成功升级。
接下来是Scala的安装和配置。从Scala官方网站下载对应的版本（例如2.11.6），解压后同样在`/etc/profile`文件中添加`SCALA_HOME`环境变量，并将`$SCALA_HOME/bin`添加到`PATH`中。同样执行`source /etc/profile`使配置生效，然后通过`scala -version`来验证Scala是否安装成功。
在所有节点上完成JDK和Scala的安装后，需要将Scala的安装目录通过SCP或rsync等工具同步到其他节点，确保所有节点的环境一致。这是集群部署的关键步骤，因为Spark依赖Scala运行。
在安装Spark之前，必须确保所有节点间可以实现免密码登录，这通常通过SSH密钥对配置实现。同时，所有节点上必须安装JDK 1.8，Hadoop分布式集群需搭建完成并启动HDFS和YARN服务，以及Scala已安装并配置好。下载适用于当前Hadoop版本的Spark二进制包，例如`spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz`，解压并重命名。接下来的配置可能涉及修改`conf/spark-env.sh`文件，设置`SPARK_MASTER_IP`、`SPARK_LOCAL_IP`等相关参数，以及根据实际网络环境配置`spark.master`（例如设置为`spark://master:7077`）。
在所有节点上配置完成后，可以在master节点启动Spark的主进程，如`sbin/start-all.sh`，然后在其他节点上启动worker进程，如`sbin/start-slave.sh spark://master:7077`。通过访问Web UI（默认端口8080）可以监控Spark集群的状态。
最后，为了确保Spark集群的稳定运行，需要关注几个关键点：监控日志，定期检查资源使用情况，以及根据业务需求调整配置参数。此外，了解和掌握Spark的核心概念，如RDD、DataFrame、Dataset以及Spark SQL，对于优化应用性能和解决问题至关重要。在开发Spark应用程序时，还需要熟悉Scala编程语言，以及Spark的API用法。
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