Spark 2.1 集群安装教程：步骤与配置详解

本篇文章主要介绍了Spark 2.1集群的安装过程以及相关的配置步骤。Spark是一个开源的大数据处理框架，适用于大规模数据处理和机器学习任务。在这里，我们将通过详细的步骤来部署一个由五台机器（cancer01作为master节点，cancer02、cancer03、cancer04、cancer05作为worker节点）组成的Spark 2.1集群。 1. **规划阶段**： 首先，集群包括一台master节点（cancer01）和四台worker节点。这些机器需要有足够的计算能力和存储空间来支持Spark应用的运行。 2. **环境准备**： - **安装Scala**：由于Spark依赖Scala编程语言，因此在每台机器上首先安装Scala 2.11.8版本。下载并解压scala-2.11.8.tgz，移动到/usr/local/scala目录，并设置环境变量SCALA_HOME和PATH以确保scala可被系统识别。 3. **安装Spark 2.0.1**： 使用wget命令下载Spark 2.0.1的二进制包，解压后移动至/usr/local/spark目录，并设置环境变量SPARK_HOME和PATH。这将确保Spark的bin目录被添加到系统的路径中，方便后续操作。 4. **配置Spark**： - 修改spark-env.sh文件：这是Spark配置文件之一，用于设置环境变量。这里设置了SCALA_HOME（指向已安装的Scala），HADOOP_CONF_DIR（指向Hadoop配置文件目录），以及SPARK_MASTER_IP和SPARK_MASTER_PORT，分别指定master节点的IP地址和端口。 - 通过`hadoopclasspath`命令获取Spark的分布式类路径，将其添加到SPARK_DIST_CLASSPATH环境变量中，确保Spark可以正确加载Hadoop的相关依赖。 5. **复制文件**： 在worker节点上，需要复制Spark主目录到本地，以便每个worker都能找到Spark的配置和资源。使用scp命令实现跨主机文件同步。 总结来说，本文提供了一个典型的Spark 2.1集群安装过程，包括了环境配置、软件安装、文件管理和配置文件的调整。对于想要搭建Spark集群的企业或开发者来说，这是一个实用且详尽的指南，有助于理解和执行Spark集群的部署。