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在安装spark之前，首先需要安装配置Hadoop
Scala安装：
下载地址：https://www./download/2.11.8.html
下载好后解压到：/usr/local/
sudo tar zxvf scala-2.11.8.tgz -C /usr/local/
删除安装包：
rm scala-2.11.8.tgz
进入到减压目录并重命名：
cd /usr/local/
sudo mv scala-2.11.8 scala
配置环境变量：
sudo vim /etc/profile JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_201
SCALA_HOME=/usr/local/scala
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
export SCALA_HOME
export JAVA_HOME
export PATH
source /etc/profile
测试：scala -version
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Spark安装：
下载地址：http://spark./downloads.html
下载好后解压到：/usr/local/
sudo tar zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/
删除安装包：
rm /home/wx/下载/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz
进入到减压目录并重命名：
cd /usr/local/
sudo mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark
配置环境：
sudo vim /etc/profile JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_201
SCALA_HOME=/usr/local/scala
SPARK_HOME=/usr/local/spark
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin
export SCALA_HOME
export SPARK_HOME
export JAVA_HOME
export PATH
source /etc/profile
配置配置spark-env.sh
进入到spark/conf/ cd spark/conf/
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_201
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8099
export SPARK_WORKER_CORES=3
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=5G
export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
export SPARK_EXECUTOR_CORES=1
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$HADOOP_HOME/lib/native
java，hadoop等具体路径根据自己实际环境设置。 配置Slave
cp slaves.template slaves
vim slaves
默认就是localhost 启动（前提是hadoop伪分布已经启动，就是上面的jps后出现那几个）：
启动sbin目录下的start-master.sh以及start-slaves.sh cd /usr/local/spark/sbin/
./start-master.sh
./start-slaves.sh
Spark的web界面：http://127.0.0.1:8099/
启动bin目录下的spark-shell
wx@wx-Dell-System-Vostro-5460:/usr/local/spark$ cd ./bin/
wx@wx-Dell-System-Vostro-5460:/usr/local/spark/bin$ ./spark-shell
可以看到已经进入到scala环境，此时就可以编写代码啦！！！！！！！！！
spark-shell的web界面http://127.0.0.1:4040
当然为了方便，还可以配置修改BASH配置：
sudo vim /etc/bash.bashrc
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${SPARK_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/sbin:$PATH
source /etc/bash.bashrc
以后就可以方便使用了。
简略日志：
spark将所有日志都会输出，很详细，所以屏幕打印很多，由于混合了很多日志不利于寻找程序执行的结果，所以要将info，改为warn，这样打印结果简单明了了许多。
cd $SPARK_HOME/conf
cp log4j.properties.template log4j.properties
sudo vim log4j.properties
以上介绍了进入scala编程环境，如果想要使用python环境开发，可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/82383856
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