Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce 在计算过程中只有map 和reduce 两个阶段，处理之后就结束了，而在Spark的计算模型中，可以分为n阶段，因为它内存迭代式的，我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段。
因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。其不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。
二、Scala的安装(所有节点)下载安装包
wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.7/scala-2.11.7.tgz
解压安装包
tar xf scala-2.11.7.tgz
mv scala-2.11.7 /usr/local/scala
配置scala环境变量/etc/profile.d/scala.sh
# Scala ENV
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
使scala环境变量生效
source /etc/profile.d/scala.sh
1、下载安装
# 下载安装包
wget https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/spark-2.3.1/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
# 解压安装包
tar xf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark
2、配置 Spark 环境变量
编辑文件/etc/profile.d/spark.sh，修改为如下：
# Spark ENV
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:
生效环境变量
source /etc/profile.d/spark.sh
1、配置 spark-env.sh
编辑文件/usr/local/spark/conf/spark-env.sh，修改为如下内容：
export JAVA_HOME=/usr/java/default
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=namenode01
export SPARK_WORKER_MEMORY=4g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
2、配置 slaves
编辑文件/usr/local/spark/conf/slaves，修改为如下内容：
datanode01
datanode02
datanode03
3、配置文件同步到其他节点
scp /usr/local/spark/conf/* datanode01:/usr/local/spark/conf/
scp /usr/local/spark/conf/* datanode02:/usr/local/spark/conf/
scp /usr/local/spark/conf/* datanode03:/usr/local/spark/conf/
4、启动 Spark 集群
Spark服务只使用hadoop的hdfs集群。
/usr/local/spark/sbin/start-all.sh
1、JPS
[root@namenode01 ~]# jps
14512 NameNode
23057 RunJar
14786 ResourceManager
30355 Jps
15894 HMaster
30234 Master
[root@datanode01 ~]# jps
3509 DataNode
3621 NodeManager
1097 QuorumPeerMain
9930 RunJar
15514 Worker
15581 Jps
3935 HRegionServer
[root@datanode02 ~]# jps
3747 HRegionServer
14153 Worker
3322 DataNode
3434 NodeManager
1101 QuorumPeerMain
14221 Jps
[root@datanode03 ~]# jps
3922 DataNode
4034 NodeManager
19186 Worker
19255 Jps
1102 QuorumPeerMain
4302 HRegionServer
2、Spark WEB 界面
3、spark-shell
同时，因为shell在运行，我们也可以通过192.168.1.200:4040访问WebUI查看当前执行的任务。
