Hadoop集群1.6.3 Spark分布式搭建教程：详细步骤与配置

本题是关于在Hadoop集群上搭建Spark 1.6.3分布式集群的技能兴鲁模拟操作题。操作步骤详细且关键，主要涉及以下几个部分： 1. **Spark安装**：首先，从指定URL下载Spark 1.6.3安装包到`/usr/local`目录，使用`wget`命令并指定目标路径。 2. **配置文件**： - 修改`spark-env.sh`：此文件用于设置环境变量，需要复制`spark-env.sh.template`模板，将其重命名后配置SparkMaster的端口号（7077），以及Worker和Executor的资源限制（单核512m），同时指定日志路径为HDFS的/spark-logs。 - `slaves`文件：配置Worker节点列表，确保每个节点只有一个Worker。 - `spark-defaults.conf`：同样从模板文件开始，配置Spark日志目录。 3. **子节点同步**：将配置好的文件同步至集群中的所有工作节点。 4. **创建目录**：在HDFS上创建`spark-logs`目录，用于存储Spark的日志信息。 5. **环境变量设置**：修改环境变量，确保包含Spark的bin路径，并在各节点执行`source /etc/profile`使配置生效。 6. **验证Hadoop集群**：使用`jps`命令检查Hadoop集群是否已开启，若未开启，则在master节点启动。 7. **启动Spark集群**：执行相应的启动命令启动Spark服务。 8. **监控验证**：通过浏览器访问Spark的监控界面，确认集群部署状态无误，包括服务的运行情况和节点之间的连接状态。 这个操作题不仅测试了考生对Spark组件的理解和配置能力，还涵盖了Hadoop和分布式系统的管理知识。完成这些步骤后，考生将能够构建一个基本的Spark分布式环境，用于数据处理和分析任务。在实际工作中，这种技能对于大数据工程师来说是非常重要的。