之前介绍过Spark 1.6版本的部署，现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x，同样仍然支持RDD与DataFrame两套API，这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署，首先还是官网下载安装包，下载地址为：http://spark.apache.org/downloads.html，目前spark稳定版本有3.0.1与2.4.7两个版本，这里我们选择3.0.1的版本，然后是hadoop版本目前支持2.7和3.2，这里我们选择3.2的版本，如下：
然后继续点击具体的包，选择合适的镜像下载，下载后的包名为：spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz，然后上传至服务器准备部署，集群环境同样符合之前的条件：例如主机名、免密、防火墙规则等，这里不再详细叙述，先说一下我们当前的环境，我们当前有4个节点如下：
192.168.122.5 bigdata1
192.168.122.6 bigdata2
192.168.122.7 bigdata3
192.168.122.8 bigdata4
其中每个节点都搭建了hadoop hdfs的环境，方便spark使用，hadoop版本为3.2，正常搭建的时候尽量也是hdfs的datanode节点和spark worker的节点一一对应，这样对数据传输也有利，如果确实无法对应，也要拷贝必要的配置文件到spark节点，因为接下来要配置，否则spark无法连接hdfs
我们这里计划bigdata1部署spark的master，bigdata2~bigdata4部署spark的worker或者说是slave，同样我们只在机器bigdata1上操作，然后配置好之后同步到其他节点再启动服务即可，下面开始spark集群的部署
1. 解压安装包并修改配置文件
tar -xzf spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz cd spark-3.0.1-bin-hadoop3.2
然后配置文件都在conf目录下，执行 cd conf 进入目录，然后会看到有很多.template结尾的模板文件，里面写好的被注释的配置可以直接进行修改，我们拷贝模板文件出来作为spark的配置：
cp slaves.template slaves cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh
spark主要用到的就是上面这3个配置文件，首先编辑slaves配置文件，写入我们的slaves节点如下：
bigdata2
bigdata3
bigdata4
这里就是bigdata2~4，然后继续配置spark-defaults.conf这个默认的配置文件，正常只配置下面的master选项即可：
spark.master spark://bigdata1:7077
其他配置项暂时默认即可，这个配置都是针对于spark任务级别的，比如driver、executor的内存，jvm参数等。
然后配置spark-env.sh，这个是最重要的配置文件，配置全局的spark服务级别的参数，我们这里配置如下：
HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop SPARK_MASTER_HOST=bigdata1 SPARK_MASTER_PORT=7077 SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 SPARK_WORKER_CORES=8 SPARK_WORKER_MEMORY=7g #SPARK_WORKER_PORT SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081 SPARK_WORKER_DIR=/data/spark/work SPARK_PID_DIR=/var/run
同样我们来解释一下这些配置项：
HADOOP_CONF_DIR：这个是hadoop配置文件的目录，我这安装的位置是/opt/hadoop所以配置文件应为/opt/hadoop/etc/hadoop，就是配置文件直接所在的目录
SPARK_MASTER_HOST: 这个配置spark master绑定的主机名或ip，注意不是web界面绑定的，而是master服务本身的，我这为bigdata1
SPARK_MASTER_PORT: 配置spark master监听的端口号，默认为7077
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT: 配置spark master web ui监听的端口号，默认为8080，当然绑定的主机不用配置，会绑定ipv4和ipv6所有的网卡，这样也方便多网卡环境下，web ui都可以访问到，因此主机名无需配置
SPARK_WORKER_CORES: 配置当前spark worker进程可以使用的核心数，只有worker进程才会读取，默认值为当前机器的物理cpu核数，集群总的可用核数等于每个worker核数的累加
SPARK_WORKER_MEMORY: 这个是配置允许spark应用程序在当前机器上使用的内存总量，也是只有worker才会读取，如果没配置默认值为：总内存-1G，比如我这里机器内存为8G，那么默认值为7G。注意这个配置项是spark的可用内存，而不是限制某个任务，具体任务的限制在spark-defaults.conf中的spark.executor.memory配置项设置
SPARK_WORKER_PORT: 配置worker监听的端口，默认是随机的，这里通常不需要配置，随机选择就好
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT: 配置worker webui监听的端口，可以查看worker的状态，默认端口为8081，同样会绑定至所有网卡的ip
SPARK_WORKER_DIR: 这个配置spark运行应用程序的临时目录，包括日志和临时空间，默认值为spark安装目录下的work目录，这里我们配置到专用的数据目录中
SPARK_PID_DIR: 配置spark运行时pid存放的目录，这个默认是在/tmp下，建议修改至/var/run，因为/tmp下的文件长时间不用会被操作系统清理掉，这样会造成spark停止进程时失败的现象，其实就是pid文件找不到的原因
通用的配置大致就是上面这些，另外在启动spark服务时其实也可以指定某些参数或者不同的配置文件，比如我们有多类配置spark-defaults.conf，spark-large.conf等，然后指定不同的配置文件启动也是可以的，具体查看文档参数即可，这里不再详细叙述
现在可以同步spark的配置到其他节点了，由于其他节点还没有spark程序，所以我们将spark程序连同配置一块同步至其他机器的节点：
rsync -av spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 bigdata2:/opt/ rsync -av spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 bigdata3:/opt/ rsync -av spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 bigdata4:/opt/
这里我们安装目录直接是/opt/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2，具体配置按照实际的目录来操作即可
2. 启动spark服务
现在我们可以启动spark服务了，可以单独启动也可以批量启动，这里整理常用到的命令如下：
# 单独启动当前节点master ./sbin/start-master.sh # 单独启动当前节点slave 后面写具体master的配置 ./sbin/start-slave.sh spark://bigdata1:7077 # 启动全部的slave节点 ./sbin/start-slaves.sh # 启动全部spark节点服务 包括master和slave ./sbin/start-all.sh # 单独停止当前节点的master ./sbin/stop-master.sh # 单独停止当前节点的slave 不用加参数 ./sbin/stop-slave.sh # 停止全部的slave ./sbin/stop-slaves.sh # 停止集群所有的服务 包括master和slave ./sbin/stop-all.sh
另外slave节点启动的参数可以直接执行 ./sbin/start-slave.sh 不加任何参数查看：
现在在各个节点执行 jps 可以看到master节点上存在Master进程，各slave节点上应该存在Worker进程说明启动成功，可以访问web ui页面查看集群状态：
这里可以可以看到集群全部的资源以及每个节点的资源使用情况，之后运行了任务还会看到任务；然后访问每个slave节点的8081还可以看到每个节点上任务的运行情况，具体不再放图片了，这样spark集群就基本上部署成功了。可以尝试进入spark-shell调试应用，运行 ./bin/spark-shell 可以进入：
参考文档：
spark standalone配置项：https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html
配置参数：https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
以上如有不足，感谢交流指正~