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Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，节省了磁盘IO耗时，性能比Hadoop更快。 所以，相对来说Hadoop更适合做批处理，而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习。下面是我在ubuntu14.04中配置Spark的整个流程以及遇到的问题的，一方面当做自己的备忘录，另一方面也希望能够给像我一样初次配置的新手提供一些帮助～╮(╯▽╰)╭
注意：确保你之前已经安装配置好了hadoop集群（YARN方式），可以参考我的另一篇博文：Linux中安装配置hadoop集群
我所使用的环境：
ubuntu 14.04 LTS 计算机两台，一个当作Master，一个作slave。
Scala版本：scala-2.10.6
Hadoop版本：hadoop-2.7.1
Spark版本：spark-1.6.1 （记得下载预编译版本的）
我的安装目录：
Scala：/home/hadoop/spark/scala-2.10.6
Spark：/home/hadoop/spark/spark-1.6.1
Java：/home/javafile/jdk1.7.0_79
1 2 tar zxvf scala-2.10.6.tgz
然后，修改：/etc/profile
同样，还是先去Spark官网下载：spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz，解压到：/home/hadoop/spark下；
1 cd /home/hadoop/spark 2 tar zxvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz
然后，修改：/etc/profile
01. 修改配置文件spark-env.sh
1 cd /home/hadoop/spark/spark-1.6.1/conf 2 cp spark-env.sh.template spark-env.sh
修改spark-env.sh如下：
02. 修改配置文件slaves
在slaves中添加你的slave主机名：我只有一个slave，所以只添加了一个。
03. 配置slave
至此，master节点上的Spark已配置完毕。把master上Spark相关配置copy到slave中。（注意，三台机器spark所在目录必须一致，因为master会登陆到worker上执行命令，master认为worker的spark路径与自己一样）
启动命令非常简单：
1 cd /home/hadoop/spark/spark-1.6.1 2 sbin/start-all.sh
使用 jps 命令，查看master和slave上的进程：
进入Spark的Web管理页面： http://master:8080 （将master替换成你的master主机名即可）
至此，Spark集群的安装配置就完成了，有什么不对的地方还请大家指正，一起交流讨论～
参考：
http://www.tuicool.com/articles/MbuaUv
http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lijingchn/p/5573898.html
