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搭建Standalone模式 或者 将Standalone模式换成Yarn模式的小伙伴可以参考：
【spark的集群模式搭建】Standalone集群模式的搭建（简单明了的安装教程）

spark 和 Anaconda 资源下载链接：
spark-3.1.2 和 Anaconda3 的安装包下载

1、使用Anaconda部署Python

使用anaconda的好处：具有资源环境隔离功能，方便基于不同版本不同环境进行测试开发

# 上传
cd /opt/modules
# 同步给其他两个节点
xsync.sh /opt/modules/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh# 以下操作在三个节点都需要进行# 添加执行权限
chmod u+x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
# 执行
./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh# 过程
#第一次：【直接回车，然后按q】Please, press ENTER to continue>>>
#第二次：【输入yes】Do you accept the license terms? [yes|no][no] >>> yes
#第三次：【输入解压路径：/opt/installs/anaconda3】[/root/anaconda3] >>> /opt/installs/anaconda3#第四次：【输入yes，是否在用户的.bashrc文件中初始化
Anaconda3的相关内容】Do you wish the installer to initialize  Anaconda3by running conda init? [yes|no][no] >>> yes# 配置环境变量
vi /etc/profile
# 添加以下内容
# Anaconda Home
export ANACONDA_HOME=/opt/installs/anaconda3
export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin
# 刷新环境变量
source /etc/profile
# 创建python3的软连接
ln -s /opt/installs/anaconda3/bin/python3 /usr/bin/python3
# 验证
echo $ANACONDA_HOME

2、上传、解压、重命名

# 上传、解压、重命名
cd /opt/modules/
tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs
cd /opt/installs
mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-yarn

3、创建软连接（如果在Standalone模式中创建有就删除）

# 创建软连接（如果在Standalone模式中创建有就删除）
rm -rf /opt/installs/spark
ln -s /opt/installs/spark-yarn /opt/installs/spark

4、配置spark环境变量

export SPARK_HOME=/opt/installs/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

5、修改spark-env.sh配置文件

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim /opt/installs/spark/conf/spark-env.sh

# 添加如下内容
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
## 历史日志服务器
export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node01:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

6、修改spark-defaults.conf 配置文件

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf

## 添加内容：
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir           hdfs://node01:9820/spark/eventLogs
spark.eventLog.compress           true
spark.yarn.historyServer.address node01:18080
spark.yarn.jars           hdfs://node01:9820/spark/jars/*

7、修改log4j.properties配置文件

# 重命名
mv log4j.properties.template log4j.properties# 修改级别为WARN,打印日志少一点。
# 19行：修改日志级别为WARN
log4j.rootCategory=WARN, console

8、上传spark jar包

#因为YARN中运行Spark，需要用到Spark的一些类和方法
#如果不上传到HDFS，每次运行YARN都要上传一次，比较慢
#所以自己手动上传一次，以后每次YARN直接读取即可
hdfs dfs -mkdir -p /spark/jars/
hdfs dfs -put /opt/installs/spark/jars/* /spark/jars/

9、修改yarn-site.xml

cd /opt/installs/hadoop/etc/hadoop

检查以下内置少什么，就配什么。
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property><!-- 历史日志在HDFS保存的时间，单位是秒 -->
<!-- 默认的是-1，表示永久保存 -->
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property><property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://bigdata01:19888/jobhistory/logs</value>
</property><!-- 缺少以下这些 -->
<!-- 关闭yarn内存检查 -->
<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>

10、分发

分发脚本编写可以参考文章：
大数据集群搭建以及使用过程中几个实用的shell脚本

xsync.sh yarn-site.xml
xsync.sh /opt/installs/spark-yarn# 软链接也分发一下：
xsync.sh /opt/installs/spark

11、启动

# 启动yarn
start-yarn.sh
# 启动MR的JobHistoryServer：19888
mapred --daemon start historyserver
# 启动Spark的HistoryServer:18080
/opt/installs/spark/sbin/start-history-server.sh