前面已经成功的搭建了Zookeeper和Hadoop集群，接下来让我们更进一步，实现Spark集群的搭建吧。相比较而言，Spark集群的搭建要简单的许多了，关键是Hadoop已经搭建成功了。此次是基于上次的Hadoop，因为Spark是依赖于Hadoop提供的分布式文件系统的。好了，让我们扬帆起航吧！

    一、环境：虚拟机CentOs7系统，完整的环境，请确认已安装JDK、Hadoop及Spark安装包，节点仍然使用上次克隆的两个，下面先进行其中一个的环境搭建。

    二、Spark配置（解压啥的不说了）

    配置前说下几个关键词：Master、Worker，了解一下。

    （1）配置环境变量

vim /etc/profile

    修改如下：

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161/jreSCALA_HOME=/usr/local/scalaHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopSPARK_HOME=/usr/local/sparkZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeperKAFKA_HOME=/usr/local/kafkaPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$KAFKA_HOME/binCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/libexport JAVA_HOME JRE_HOME SCALA_HOME HADOOP_HOME SPARK_HOME ZOOKEEPER_HOME KAFKA_HOME PATH CLASSPATH

    修改完成后，记得运行命令source使之生效，将其拷贝到另外两个服务器上并进行相同操作，切记。

    （2）配置conf目录下的文件

    首先配置spark-env.sh文件，复制一份并改名：

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

    编辑文件，添加配置（根据自己需要）：

#!/usr/bin/env bashexport SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_161export SCALA_HOME=/usr/local/scalaexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoopexport SPARK_HOME=/usr/local/spark

    然后配置slaves文件，复制一份并改名：

cp slaves.template slaves

    编辑文件，并配置（只加入datanode节点的服务器名）：

slave02slave03

    （3）启动和测试Spark集群

    因为Spark是依赖于Hadoop提供的分布式文件系统的，所以在启动Spark之前，先确保Hadoop在正常运行。之前已经成功搭建了Hadoop集群，所以这里直接启动即可：

#hadoop的/sbin目录下./start-all.sh

    启动后，执行jps查看是否正常启动

（此处可参考：）

    接下来启动Spark：

#Spark /sbin目录下./start-all.sh

    启动后，执行jps查看是否正常启动，如下：

[hadoop@slave01 sbin]$ jps42657 Master42004 SecondaryNameNode42741 Jps42182 ResourceManager41768 NameNode

    在slave02和slave03上执行jps，如下：

[hadoop@slave02 conf]$ jps15685 Worker15238 DataNode15756 Jps15388 NodeManager

    从上面可以看出，已经成功启动了Spark，在浏览器里访问Master机器，即slave01，访问http://slave01:8080：

        好了，关于大数据的三个集群的搭建已经全部完成了，如果大家有什么疑问，欢迎一起讨论。