1.jdk和scala的安装配置
1.1 spark官方下载路径
链接：https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.3.1/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
1.2 windows下的spark开发环境配置
注意：windows下开发spark不需要在本地安装hadoop，但是需要winutils.exe、hadoop.dll等文件，所以还需要安装Hadoop。
下载windows下hadoop工具包（分为32位和64位的），在本地新建一个hadoop目录，必须有 bin目录例如：D:\spark\hadoop-2.6.0\bin
然后将winutil等文件放在bin目录下。地址：https://github.com/sdravida/hadoop2.6_Win_x64/tree/master/bin
https://github.com/steveloughran/winutils
配置hadoop和spark的环境变量：
HADOOP_HOME 例如：D:\spark\hadoop-2.6.0
SPARK_HOME
SPARK_CLASSPATH
path中加入spark和hadoop
1.3 添加环境变量
解压：tar zxvf spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz
在/etc/profile中添加spark环境变量，如下：
export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_171
export CLASSPATH=:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.0.2
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.7
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin复制
使得修改立刻生效 source /etc/profile
1.4 修改配置文件
配置文件在spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/conf 文件夹下，因此进入文件配置 2.3.1 修改spark-env.sh conf文件下只有spark-env.sh.template，因此我们copy一份 cp spark-env.sh.template spark-env.sh
该文件中是一个模板文件里面有没有配置，我们再其中添加java，Scala，hadoop，spark的环境变量，以使其能够正常到运行，具体添加内容为：
export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_171
export export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.7
export SPARK_MASTER=192.168.2.2
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.0.2
复制
2.3.2 修改slaves 操作步骤同上， cp slaves.template slaves
添加以下内容：master slave1 slave2
至此所有安装都已完成，剩下的就是用同样的方法去配置另外的机器，由于其他机器是clone出来的，所以路径都一样，直接将 配置好的spark文件夹和/usr/scala 文件夹和环境变量文件/etc/profile，copy到其他机器即可。
2.部署模式
2.1 local单机模式
加压配置JAVA_HOME即可，不需要配置集群
spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_xx复制
提交任务的命令
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.4.0.jar 100
master:local[n],local表示本地模式，单机模式 []数字表示模拟线程数量
100：表示SparkPi需要的一个参数复制
2.2 Standalone集群模式
机器部署 准备两台以上的Linux服务器，安装好JDK1.8
下载Spark安装包 http://spark.apache.org/downloads.html
配置spark
进入到Spark安装目录
cd /usr/local/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6复制进入conf目录并重命名且修改spark-env.sh.template文件
cd conf/
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh复制在该配置文件中添加如下配置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_xx
export SPARK_MASTER_IP=node01 //ip地址或主机名（主机名需要做host映射）
export SPARK_MASTER_PORT=7077复制保存退出
重命名并修改slave.template文件
mv slaves.template slaves
vi slaves复制在该文件中添加子节点所在的位置（Worker节点）
node02
node03
node04复制保存退出
将配置好的Spark拷贝到其他节点上
scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ node02:/usr/local/
scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ node03:/usr/local/
scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ node04:/usr/local/复制Spark集群配置完毕，目前是1个Master，3个Worker，在node01上启动Spark集群
/usr/local/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh复制
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，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://node01:8080/
到目前为止，Spark集群安装完毕，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper,并且启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单：
Spark集群规划：node1,node2是Master：node03,node04,node05是Worker
安装配置zk集群，并启动zk集群
停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh,在该配置文件中删掉SPARK_MASTER_IP并添加如下配置：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoverMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookper.url=zk1,zk2,zk3 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
1.在node01节点上修改slaves配置文件内容指定worker节点
2.在node02上执行sbin/start-all.sh脚本，然后在node02上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master复制
