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部署环境
# 操作系统：ubuntu-16.04-x64# jdk版本：1.8# scala版本：2.11.6# spark版本：spark-2.0.1-bin-hadoop2.6# 主机ip：192.168.103.12
独立模式
除了在mesos或yarn集群管理器运行，spark还提供了一个简单的独立部署模式（standalone）。它除了可以部署到单机，也可以部署到集群中，不依赖任何其他资源管理系统。
安装步骤
1.安装前准备
安装jdk-1.8
root# java -version java version "1.8.0_151"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
安装scala-2.11
root@sparkclient:/opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6# scala -version Scala code runner version 2.11.6 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
下载spark-2.0.1-bin-hadoop2.6，点击
2.安装spark
上传安装包到主机上
root# ls -l total 180560-rw-r--r-- 1 root root 184890838 May 8 16:52 spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz
解压并创建安装目录
# mkdir -p /opt/spark # 创建安装目录 # tar xf spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz # 解压安装包 # mv spark-2.0.1-bin-hadoop2.6 /opt/spark
修改环境变量
# vim /etc/profile
添加以下内容
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH 使修改生效
# source /etc/profile
spark shell命令行
spark自带了spark-shell和pyspark 两个交互式shell，可以以脚本方式进行交互式执行。spark-shell依赖scala，pyspark依赖python。所以为了交互shell能正常运行，需要预先安装好依赖组件，这里以spark-shell为例。
进入Spark-Shell只需要执行spark-shell即可：
#spark-shell
进入到Spark-Shell后可以使用Ctrl D组合键退出Shell
在Spark-Shell中我们可以使用scala的语法进行简单的测试，比如下图所示我们运行下面几个语句获得文件/etc/protocols的行数以及第一行的内容：
scala> var file = sc.textFile("/etc/protocols")file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /etc/protocols MapPartitionsRDD[1] at textFile at :24scala> file.count()res0: Long = 64scala> file.first()res1: String = # Internet (IP) protocols 上面的操作中创建了一个RDD file，执行了两个简单的操作：
- count()获取RDD的行数
- first()获取第一行的内容
spark 分布式服务
1.启动主节点
# cd /opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6/# ./sbin/start-master.sh
没有报错的话表示master已经启动成功，master默认可以通过web访问http://192.168.103.12:8080
图中所示，master中暂时还没有一个worker，我们启动worker时需要master的参数，该参数已经在上图中标志出来：spark://sparkclient:7077 2.启动从节点
./sbin/start-slave.sh spark://sparkclient:7077
没有报错表示启动成功，再次刷新浏览器页面可以看到下图所示新的worker已经添加：
3.测试实例
spark shell 连接测试
使用spark-shell连接master再次进行上述的文件行数测试，如下图所示，注意把master参数替换成你实验环境中的实际参数：
新master的web页面，可以看到新的Running Applications，如下图所示：
当退出spark-shell时，这个application会移动到Completed Applications一栏。
spark 自带pi计算测试
# spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://sparkclient:7077 examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.1.jar 100
运行结果如下：
