1. Spark概述
1.1. 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org）
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
1.2. 为什么要学Spark
中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果
1.3. Spark特点Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
1.3.1. 快
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
1.3.2. 易用
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
1.3.3. 通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
1.3.4. 兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
2. Spark集群安装
2.1. 安装
2.1.1. 机器部署
准备两台以上Linux服务器，安装好JDK1.7
2.1.2. 下载Spark安装包
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz
上传解压安装包
上传spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux上
解压安装包到指定位置
tar -zxvf spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local
2.1.3. 配置Spark
进入到Spark安装目录
cd /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6
进入conf目录并重命名并修改spark-env.sh.template文件
cd conf/
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
在该配置文件中添加如下配置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
export SPARK_MASTER_IP=node1.itcast.cn
export SPARK_MASTER_PORT=7077
保存退出
重命名并修改slaves.template文件
mv slaves.template slaves
vi slaves
在该文件中添加子节点所在的位置（Worker节点）
slave2
slave3
slave4
保存退出
将配置好的Spark拷贝到其他节点上
scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/slave2:/usr/local/
scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/ slave3:/usr/local/
scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/ slav4:/usr/local/
Spark集群配置完毕，目前是1个Master，3个Work，在slave4上启动Spark集群
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh
启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://slave4:8080/(端口自定，容易占用)
到此为止，Spark集群安装完毕，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单：
Spark集群规划：slave4，Master是Master；node3，node4，node5是Worker
安装配置zk集群，并启动zk集群
停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh，在该配置文件中删掉SPARK_MASTER_IP并添加如下配置
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
1.在slave4节点上修改slaves配置文件内容指定worker节点
2.在slave4上执行sbin/start-all.sh脚本，然后Master上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master
3. 执行Spark程序
3.1. 执行第一个spark程序
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://node1.itcast.cn:7077
--executor-memory 1G
--total-executor-cores 2
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.6.0.jar
100
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI
3.2. 启动Spark Shell
spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。
3.2.1. 启动spark shell
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell
--master spark://node1.itcast.cn:7077
--executor-memory 2g
--total-executor-cores 2
参数说明：
--master spark://node1.itcast.cn:7077 指定Master的地址
--executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G
--total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个
注意：
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可