1：Spark Standalone Mode安裝

A：部署包生成

首先，下載并解壓縮Spark的源碼，切換到解壓縮所生成的目錄，運行部署包生成程序make-distribution.sh：

./make-distribution.sh --hadoop 2.2.0 --with-yarn --tgz 

spark源碼根目錄下的make-distribution.sh可以帶以下參數：

--tgz：在根目錄下生成 spark-$VERSION-bin.tar.gz，不加參數是不生成tgz文件，只生成/dist目錄。

--hadoop VERSION：打包時所用的Hadoop版本號，不加參數時為1.0.4。

--with-yarn：是否支持Hadoop YARN，不加參數時為不支持yarn。

--with-tachyon：是否支持內存文件系統Tachyon，不加參數時為不支持，此參數spark1.0之后提供。

運行成功后，在根目錄下生成類似spark-0.9.0-incubating-hadoop_2.2.0-bin.tar.gz的部署包，不過該部署包只帶有最基本的Spark運行文件，不包含例程和源代碼。如果需要例程和源代碼，請使用官方提供的二進制部署包。

筆者在百度云盤上提供了spark0.90、spark0.91和spark1.0-SNAPHOT的部署包，其中spark1.0-SNAPHOT還提供了支持Tachyon的部署包。

B：規劃

虛擬機hadoop1(IP地址為192.168.100.171)作為Master

虛擬機hadoop2(IP地址為192.168.100.172)、hadoop3(IP地址為192.168.100.173)、hadoop4(IP地址為192.168.100.174)、hadoop5(IP地址為192.168.100.175)作為slave

由于hadoop1、hadoop2、hadoop3、hadoop4、hadoop5之前已經安裝了hadoop2.2.0集群，所以省卻了安裝JAVA、建立SSH無密碼登錄過程。當然，spark集群可以獨立于hadoop集群外安裝，不過需要安裝JAVA、建立SSH無密碼登錄，具體過程可以參照hadoop2.2.0測試環境搭建。

C：在Master上生成安裝目錄

將生成的spark-0.9.0-incubating-hadoop_2.2.0-bin.tar.gz文件復制到Master（即hadoop1）上并解壓

[root@hadoop1 hadoop]# tar zxf spark-0.9.0-incubating-hadoop_2.2.0-bin.tar.gz

[root@hadoop1 hadoop]# mv spark-0.9.0-incubating spark090

[root@hadoop1 hadoop]# cd spark090

[root@hadoop1 spark090]# ls -lsa

D：配置集群文件

[root@hadoop1 spark090]# vi conf/slaves

[root@hadoop1 spark090]# cat conf/slaves 

hadoop2
hadoop3
hadoop4
hadoop5

[root@hadoop1 spark090]# vi conf/spark-env.sh

[root@hadoop1 spark090]# cat conf/spark-env.sh

export SPARK_MASTER_IP=hadoop1
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export MASTER=spark://${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}

E：派發安裝文件到slaves

[root@hadoop1 spark090]# cd ..

[root@hadoop1 hadoop]# chown -R hadoop:hadoop spark090

[root@hadoop1 hadoop]# su - hadoop

[hadoop@hadoop1 ~]$ cd /app/hadoop/

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r spark090 hadoop2:/app/hadoop/

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r spark090 hadoop3:/app/hadoop/

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r spark090 hadoop4:/app/hadoop/

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r spark090 hadoop5:/app/hadoop/

F：啟動集群

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ cd spark090

[hadoop@hadoop1 spark090]$ sbin/start-all.sh

通過瀏覽器訪問http://hadoop1:8080可以監控spark Standalone集群

2：關于spark-shell連接到spark Standalone集群

如果要啟動spark-shell連接到spark Standalone集群，有兩種方法：

a：使用MASTER=spark://hadoop1:7077 bin/spark-shell啟動

b：配置在conf/spark-env.sh增加以下幾行：

export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.171

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export MASTER=spark://${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}

然后使用使用./spark-shell啟動

如果是遠程客戶端來連接到spark Standalone集群的話，部署目錄要和集群的部署目錄一致。

3：關于Spark Standalone Mode的運行

A：資源調度

Spark Standalone Cluster目前只支持FIFO方式調度，不過，允許多個并發用戶，通過控制每個應用程序可獲得的***資源數。默認情況下，一次只運行一個應用程序，應用程序使用集群中的所有內核，不過可以通過System.setProperty（“spark.cores.max”，“10”)設置使用的內核數，這個值必須在初始化SparkContext之前設置。 

B：監控和日志

Spark Standalone Cluster可以通過Web UI來監控集群，Master和每個Worker都有各自的Web UI顯示統計數據。

Spark運行的job明細在$SPARK_HOME/work(由參數SPARK_WORKER_DIR設定）。當一個job提交后，spark會分發給worker，在每個節點的$SPARK_HOME/work/jodID/executorID建立stdout和stderr目錄作為job日志輸出。

C：和Hadoop并用

Spark可以作為獨立的服務，在已有的Hadoop集群設備上并行，并通過hdfs://URL存取Hadoop數據。當然，Spark也可以建成一個獨立的集群，通過網絡存取Hadoop數據，只不過會比本地硬盤存取速度要慢，對于處于本地網絡的兩個集群，這不是問題。

D：高可用

Spark存在單點故障的問題，要解決這個問題，有兩個方案：通過 Zookeeper待機Master和本地文件系統的單點恢復，具體參考http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html

4：測試

由于缺少例子，所以使用官方提供的二進制安裝包重新部署了一下，并啟動。

./run-example org.apache.spark.examples.SparkKMeans spark://hadoop1:7077 ./kmeans_data.txt 2 1

也可以直接在spark shell里調試程序。