第二步：构造分布式的Spark1.0.2集群
1,下载Scala 2.10.4，具体下载地址：
http://www.scala-lang.org/download/2.10.4.html
在Ubuntu机器上Scala会帮助我们自动选择“scala-2.10.4.tgz”进行下载；
2，安装和配置Scala
我们需要在SparkMaster、SparkWorker1以及SparkWorker2上分别安装Scala，Scala的安装和配置具体参考 ：Spark实战高手之路-第一章 第三步
http://down.51cto.com/data/1748148
在每台机器上安装完成后可以进行一下验证：
3,下载Spark 1.0.2，具体下载地址：
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/spark/spark-1.0.2/spark-1.0.2-bin-hadoop2.tgz
4,在SparkMaster上安装和配置Spark 1.0.2集群
把下载后“spark-1.0.2-bin-hadoop2.tgz”解压到“/usr/local/spark”目录之下：
配置“~/.bashrc”，设置“SPARK_HOME”并把Spark的bin目录加入到PATH之中，配置完成后使用source命令使配置生效。
进入spark的conf目录：
第一步修改slaves文件，首先打开该文件：
我们把slaves文件的内容修改为：
第二步：配置spark-env.sh
首先把spark-env.sh.template 拷贝到spark-env.sh：
打开“spark-env.sh”文件：
修改后的配置文件的内容如下所示：
5,SparkWorker1和SparkWorker2采用和SparkMaster完全一样的Spark安装配置，在此不再赘述。
6,启动Spark分布式集群并查看信息。
第一步：启动Hadoop集群，在SparkMaster使用jps命令，具体操作过程中可以看到如下进程信息：