Spark2.3 HA集群分布式安装详教程：图文实战

Spark学习笔记（二）详细介绍了Spark 2.3版本的高可用性（High Availability, HA）集群的分布式安装过程。该指南以图文并茂的形式，涵盖了从下载Spark安装包、安装前提条件、安装步骤到实际操作的各个环节。 首先，作者建议从Apache官网（<http://spark.apache.org/downloads.html>）、微软镜像站（<http://mirrors.hust.edu.cn/apache/>）或清华大学镜像站（<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/>）下载Spark 2.3的安装包，确保使用的是与Hadoop 2.7.5兼容的版本。 安装前，需要确保Java 8、Zookeeper以及Hadoop 2.7.5已经成功安装。Java是Spark运行的基础，Zookeeper负责集群的协调服务，而Hadoop是Spark构建在之上的大数据处理框架。Scala语言（尽管不是必需的，但Spark的很多应用需要用到）也需要预先安装。 安装过程中，用户需要将下载的Spark安装包`spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz`解压到`apps`目录，并创建一个软链接指向Spark的bin目录，以便于后续的命令行操作。这一步对于在多个节点间共享Spark环境至关重要。 接着，读者可以按照文章中的示例进行操作，例如查看当前目录的文件结构，确认安装包的存在，以及创建软链接等。这些步骤旨在确保Spark环境的整洁和一致性。 最后，通过实例演示了如何启动Spark HA集群，包括配置环境变量、启动Spark Master和Worker节点，以及执行Spark程序。这些操作涉及配置核心的spark-env.sh文件，设置SPARK_HOME和HADOOP_CONF_DIR等环境变量，以及启动`sbin/start-master.sh`和`sbin/start-slave.sh`命令。 这篇Spark学习笔记提供了详细的Spark 2.3 HA集群分布式安装指导，帮助读者理解并实践如何在一个集群环境中部署和管理Spark，这对于任何希望在大数据处理场景中使用Spark的开发者来说，都是非常实用的参考资料。