一、在master虚拟机上安装配置Spark
1.1 将spark安装包上传到master虚拟机
下载Spark：pyw2
进入/opt目录，查看上传的spark安装包
1.2 将spark安装包解压到指定目录
执行命令： tar -zxvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz
修改文件名：mv spark-3.3.2-bin-hadoop3 spark-3.3.2
1.3 配置spark环境变量
执行命令：vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/opt/spark-3.3.2
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH
存盘退出后，执行命令：source /etc/profile，让配置生效
查看spark安装目录（bin、sbin和conf三个目录很重要）
1.4 编辑spark环境配置文件
进入spark配置目录后，执行命令：cp spark-env.sh.template spark-env.sh与vim spark-env.sh
添加三行语句
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_333-amd64
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
存盘退出，执行命令：source spark-env.sh，让配置生效
1.5 创建slaves文件，添加从节点
执行命令：vim slaves，添加两个从节点主机名
二、在slave1虚拟机上安装配置Spark
2.1 把master虚拟机上安装的spark分发给slave1虚拟机
执行命令：scp -r
S
P
A
R
K
H
O
M
E
r
o
o
t
@
s
l
a
v
e
1
:
SPARK_HOME root@slave1:
SPARKHOMEroot@slave1:SPARK_HOME
2.2 将master虚拟机上环境变量配置文件分发到slave1虚拟机
在master虚拟机上，执行命令：scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
在slave1虚拟机上，执行命令：source /etc/profile，让环境配置生效
2.3 在slave1虚拟机上让spark环境配置文件生效
在slave1虚拟机上，进入spark配置目录，执行命令：source spark-env.sh
三、在slave2虚拟机上安装配置Spark
3.1 把master虚拟机上安装的spark分发给slave2虚拟机
执行命令：scp -r
S
P
A
R
K
H
O
M
E
r
o
o
t
@
s
l
a
v
e
2
:
SPARK_HOME root@slave2:
SPARKHOMEroot@slave2:SPARK_HOME
3.2 把master虚拟机上环境变量配置文件分发到slave2虚拟机
在master虚拟机上，执行命令：scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
在slave2虚拟机上，执行命令：source /etc/profile，让环境配置生效
3.3 在slave2虚拟机上让spark环境配置文件生效
在slave2虚拟机上，进入spark配置目录，执行命令：source spark-env.sh
四、启动Spark Standalone集群
4.1 启动hadoop的dfs服务
在master虚拟机上执行命令：start-dfs.sh
4.2 启动Spark集群
执行命令：start-all.sh
五、访问Spark的WebUI
在浏览器里访问http://master:8080
在浏览器访问http://slave1:8081
在浏览器访问http://slave2:8081
六、启动Scala版Spark Shell
执行命令：spark-shell --master spark://master:7077 （注意–master，两个-不能少）
在/opt目录里执行命令：vim test.txt
在HDFS上创建park目录，将test.txt上传到HDFS的/park目录
读取HDFS上的文件，创建RDD，执行命令：val rdd = sc.textFile(“hdfs://master:9000/park/test.txt”)（说明：val rdd = sc.textFile(“/park/test.txt”)读取的依然是HDFS上的文件，绝对不是本地文件）
收集rdd的数据，执行命令：rdd.collect
进行词频统计，按单词个数降序排列，执行命令：val wordcount = rdd.flatMap(.split(" ")).map((, 1)).reduceByKey(_ + ).sortBy(._2, false)与wordcount.collect.foreach(println)
七、提交Spark应用程序
7.1 提交语法格式
Spark提供了一个客户端应用程序提交工具spark-submit，使用该工具可以将编写好的Spark应用程序提交到Spark集群。
spark-submit的使用格式如下：$ bin/spark-submit [options] [app options]
options表示传递给spark-submit的控制参数；
app jar表示提交的程序JAR包（或Python脚本文件）所在位置；
app options表示jar程序需要传递的参数，例如main()方法中需要传递的参数。
7.2 spark-submit常用参数
除了–master参数外，spark-submit还提供了一些控制资源使用和运行时环境的参数。
7.3 案例演示 - 提交Spark自带的圆周率计算程序
进入Spark安装目录
（1）Standalone模式，采用client提交方式
执行下述命令，将Spark自带的求圆周率的程序提交到集群
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://master:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar
（2）Standalone模式，采用cluster提交方式
bin/spark-submit \
--master spark://master:7077 \
--deploy-mode cluster \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar
执行命令后，看到State of driver-20230406114733-0000 is RUNNING，就表明运行成功~，否则会显示State of driver-20230406114733-0000 is FAILED
在Spark WebUI界面上查看运行结果，访问http://master:8080
单击圈红的Worker超链接 - worker-20230406114652-192.168.1.102-36708
单击stdout超链接，可以查看到Pi的计算结果
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-492044.html
八、停止Spark集群服务
在master节点执行命令：stop-all.sh文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-492044.html
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