从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点，Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。

从Spark程序运行的层面来看，Spark主要分为驱动器节点和执行器节点。

1、机器准备

准备两台以上Linux服务器，安装好JDK1.8

我这里的是

ip地址	系统
Carlota1	CentOS7.3
Carlota2	CentOS7.3
Carlota3	CentOS7.3

2、下载Spark安装包

http://spark.apache.org/downloads.html

3、上传解压

//上传
scp spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz root@Carlota1:/usr/local/apps/
scp spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz root@Carlota2:/usr/local/apps/
scp spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz root@Carlota3:/usr/local/apps/

//解压
tar -zxvf spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz

//改个名
mv spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 spark-3.0.1

4、配置环境变量

• vi /etc/profile

#Spark
export SPARK_HOME=/usr/local/apps/spark-3.0.1
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

• source /etc/profile

5、配置Spark【Standalone模式】

Spark的部署模式有Local、Local-Cluster、Standalone、Yarn、Mesos，我们选择最具代表性的Standalone集群部署模式。

• 进入到Spark安装目录cd /usr/local/apps/spark-3.0.1/conf

• 将slaves.template复制为slavescp slaves.template slaves

• 将spark-env.sh.template复制为spark-env.shcp spark-env.sh.template spark-env.sh

• 修改slaves文件，将work的hostname输入vi slaves

Carlota2
Carlota3

• 修改spark-env.sh文件vi spark-env.sh，添加如下配置：

SPARK_MASTER_HOST=Cralota1
SPARK_MASTER_PORT=7077

• 同步数据到Carlota2和Carlota3

scp -r conf root@Carlota2:/usr/local/apps/spark-3.0.1
scp -r conf root@Carlota3:/usr/local/apps/spark-3.0.1

• 进入sbin目录

• vi spark-config.sh在下方添加

JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8

• 同步一下

scp -r spark-config.sh root@Carlota2:/usr/local/apps/spark-3.0.1/sbin
scp -r spark-config.sh root@Carlota3:/usr/local/apps/spark-3.0.1/sbin

Spark集群配置完毕，目前是1个Master，2个Wor

6、Spark启动集群

• Carlota1上启动集群./sbin/start-all.sh

[root@Carlota1 spark-3.0.1]# ./sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/apps/spark-3.0.1/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-Carlota1.outCarlota2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/apps/spark-3.0.1/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-Carlota2.outCarlota3: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/apps/spark-3.0.1/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-Carlota3.out

• 启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行

[root@Carlota1 spark-3.0.1]# jps
10551 Master
10603 Jps

[root@Carlota3 spark-3.0.1]# jps
17085 Jps
16959 Worker

• 登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://Carlota1:8080/

到此为止，Spark集群安装完毕.

注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX