spark 集群搭建

1. 解压spark安装包， 重命名（版本使用： hadoop-2.7.1.tar.gz   +   spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz）
2. 进入  /home/spark/spark-2.2.0/conf  目录
3. cp slaves.template slaves  

4. vim slaves  
　　将结尾的 localhost（伪分布式）   修改成自己的work节点，   比如  hadoop2  hadoop3(每行一条)，   保存退出

5. cp spark-env.sh.template spark-env.sh  vim spark-env.sh   添加：

　　export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_11
　　export SPARK_MASTER_IP=hadoop1
　　export SPARK_MASTER_HOST=hadoop1
　　export SPARK_MASTER_PORT=7077
　　export SPARK_WORKER_CORES=2 电脑支持超线程的话， 就回支持 原核数*2 个线程， 当前电脑1个cpu， 所以支持2个cores

　　export SPARK_WORKER_MEMORY=2G

6. scp -r spark-2.2.0 root@hadoop3:/home/spark   将spark整体拷贝到其他节点机器上

7. 在 master 节点机器上，  进入spark下的sbin 目录中执行  ./start-all.sh   各个节点上执行：   jps
　　master节点上出现   Master 进程
　　slave 节点上出现   Worker 进程

8. 8080端口为spark 的 web 监控端口，   7070为spark 的 数据传输端口
9. http://hadoop1:8080    可以看到spark管理界面
10. spark在 Standalone 上运行分为俩种模式
　　1.client
　　　　Driver 进程是在客户端启动的
　　　　Driver 的作用是：
　　　　　　分发任务
　　　　　　回收 task 计算结果
　　　　　　回收 task 执行情况
　　　　　　心跳
　　　　可以在提交应用程序的客户端上监控task的执行情况
　　　　适用场景：  调试/测试环境（应为会占用网卡流量）
　　2.cluster
　　　　Driver 进程是在集群某一台 Worker 上启动的，
　　　　无法查看 task 的启动执行情况
　　　　适用场景： 生产环境
执行命令   1000 表示启动1000个线程来执行任务
./spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar 1000