一、安装依赖软件Scala（所有节点）
1、下载Scala：http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.4.tgz
2、解压：
[root@Hadoop-NN-01 ~]# tar -xzvf scala-2.10.4.tgz -C /usr/local/
3、配置scala环境变量
[root@Hadoop-NN-01 ~]# vim /etc/profile
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:${SCALA_HOME}/bin
[root@Hadoop-NN-01 ~]# source /etc/profile #使环境变量生效
4、测试scala运行环境
[root@Hadoop-NN-01 scala]# scala
scala> 15*15
res0: Int = 225
二、安装spark
1、下载spark：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/spark-1.5.0-cdh5.6.0.tar.gz
理论上讲CDH的一套是没有问题，可是我装了三个版本都没有装成功，启动的时候始终一个错：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/Logger
提示缺少slf4j依赖包：log4j-1.2.17.jar、 slf4j-api-1.7.10.jar、 slf4j-log4j12-1.7.10.jar
可我将这三个包放到lib下依然不行，最后只能下载的官方的安装。如果有朋友知道原谅还请留言，谢谢！
引用【书忆江南】的回复：
#CDH版的Spark安装目录下的/conf/spark-env.sh配置文件中，添加以下环境变量：export SPARK_DIST_CLASSPATH=(/mnt/sda6/Hadoop/hadoop−2.6.0−cdh5.15.0/bin/hadoopclasspath)，给这个变量添加你已经安装的CDHHadoop的类路径，我看到别的教程说等号后面可以直接(/mnt/sda6/Hadoop/hadoop−2.6.0−cdh5.15.0/bin/hadoopclasspath)，给这个变量添加你已经安装的CDHHadoop的类路径，我看到别的教程说等号后面可以直接(hadoop classpath)，我试过，这样只能启动Master，启动Worker进程的时候还是会报缺Logger的错。所以，必须要在括号内写全CDH Hadoop的安装路径精确到/bin，然后再斜杠接上hadoop classpath才行。 export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/mnt/sda6/Hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/bin/hadoop classpath)
官方下载：http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz
2、解压：
[root@Hadoop-NN-01 ~]# tar xzvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz
3、配置Spark环境变量
[root@Hadoop-NN-01 ~]# vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/home/hadoopuser/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6
export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin
[root@Hadoop-NN-01 ~]# source /etc/profile #使环境变量生效
4、配置 ${SPARK_HOME}/conf/spark-env.sh
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh [hadoopuser@Hadoop-NN-01 conf]$ vim spark-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73 export SCALA_HOME=/usr/local/scala export HADOOP_HOME=/home/hadoopuser/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0 export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoopuser/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=192.168.107.82 export SPARK_MASTER_PORT=8070 export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8090
export SPARK_WORKER_CORES=1 #每个Worker使用的CPU核数 export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 #每个Slave中启动几个Worker实例 export SPARK_WORKER_PORT=8092 #Worker的WebUI端口号 export SPARK_WORKER_MEMORY=1g #每个Worker使用多大的内存
其它参数：
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SPARK_MASTER_IP |
绑定一个外部IP给master。 |
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SPARK_MASTER_PORT |
从另外一个端口启动master（默认: 7077） |
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SPARK_MASTER_WEBUI_PORT |
Master的web UI端口（默认：8080） |
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SPARK_WORKER_PORT |
启动Spark worker 的专用端口（默认：随机） |
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SPARK_WORKER_DIR |
伸缩空间和日志输入的目录路径（默认：SPARK_HOME/work） |
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SPARK_WORKER_CORES |
作业可用的CPU内核数量（默认：所有可用的） |
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SPARK_WORKER_MEMORY |
作业可使用的内存容量，默认格式1000M或者 2G （默认：所有RAM去掉给操作系统用的1 GB）注意：每个作业自己的内存空间由SPARK_MEM决定。 |
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SPARK_WORKER_WEBUI_PORT |
worker 的web UI 启动端口（默认：8081） |
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SPARK_WORKER_INSTANCES |
每个机器上运行worker数量（默认：1）当你有一个非常强大的计算机的时候和需要多个Spark worker进程的时候你可以修改这个默认值大于1。如果你设置了这个值。要确保SPARK_WORKER_CORE 明确限制每一个r worker的核心数，否则每个worker 将尝试使用所有的核心。 |
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SPARK_DAEMON_MEMORY |
分配给Spark master和 worker 守护进程的内存空间（默认：512m） |
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SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS |
Spark master 和 worker守护进程的JVM 选项（默认：none） |
5、配置 {SPARK_HOME}/conf/ slaves
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 conf]$ cp slaves.template slaves
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 conf]$ vim slaves
#注意这里添加所有工作节点的主机名或者ip
#Hadoop-NN-01（如果既想当master又想当worker的话，可以配置上。）
Hadoop-DN-01
Hadoop-DN-02
6、程序分发
scp -r spark-1.6.0-bin-hadoop2.6. hadoopuser@Hadoop-DN-01:/home/hadoopuser/
scp -r spark-1.6.0-bin-hadoop2.6. hadoopuser@Hadoop-DN-02:/home/hadoopuser/
7、启动spark集群
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 sbin]# ./start-all.sh
单节点启动：
sbin/start-master.sh #启动主节点
sbin/start-slave.sh 192.168.107.82:8070 #启动从节点
8、运行示例程序
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.]# ./bin/run-example SparkPi 10 > Sparkpilog.txt
9、验证
1）jps
主节点多了Master
从节点多了Worker
2）浏览器查看http://192.168.107.82:8090/
10、使用spark-shell
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 spark-1.5.0-cdh5.6.0]# bin/spark-shell
浏览器访问SparkUI http:// 192.168.107.82:4040/
可以从 SparkUI 上查看一些 如环境变量、Job、Executor等信息。
至此，整个 Spark 分布式集群的搭建就到这里结束。
11、停止spark集群
[hadoopuser@Hadoop-NN-01 sbin]# ./stop-all.sh