一、简介
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。（摘自百度百科）
二、下载
下载得到文件：spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz
1.国内清华站点
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/找spark，然后找最新版本，当前是3.0.0
1.国外站点
http://spark.apache.org/
这个比清华站点好像更多一些文件
三、安装
tar zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /mylab/soft/
四、配置
1.修改环境变量
修改~/.bashrc
vi ~/.bashrc
#hbase-2.3.0
export SPARK_HOME=$MYLAB_BASE_HOME/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
source ~/.bashrc
2.创建工作目录
mkdir -p $SPARK_HOME/working/eventlog
3.配置参数文件
a)spark-env.sh
cp $SPARK_HOME/spark-env.sh.template $SPARK_HOME/spark-env.sh
vi $SPARK_HOME/spark-env.sh
#添加这些内容
export JAVA_HOME=/mylab/soft/jdk1.8.0_251
export SCALA_HOME=/mylab/soft/scala-2.12.11
export HADOOP_HOME=/mylab/soft/hadoop-3.2.1
export HADOOP_CONF_DIR=/mylab/soft/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
b)spark-defaults.conf
cp $SPARK_HOME/spark-defaults.conf.template $SPARK_HOME/spark-defaults.conf
vi $SPARK_HOME/spark-defaults.conf
spark.master=spark://master:7077
spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=file:///mylab/soft/spark3.0.0-hadoop3.2.1-hive2.3.7-others-new/working/eventlog
c)slaves
cp $SPARK_HOME/slaves.template $SPARK_HOME/slaves
vi $SPARK_HOME/slaves
将最后一行的localhost改为master
c)log4j.properties
cp $SPARK_HOME/log4j.properties.template $SPARK_HOME/log4j.properties
五、验证
1)修改启动命令
由于spark和hadoop的启动/停止命令都叫start-all.sh和stop-all.sh，为了区别起见，将spark的启动命令改为start-spark-all.sh和stop-spark-.sh
mv $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh $SPARK_HOME/sbin/start-spark-all.sh
mv $SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh $SPARK_HOME/sbin/stop-spark-all.sh
2)启动spark
start-spark-all
jps
3)启动spark shell
spark-shell
退出scala，输入:quit回车（含目号）
3)Web UI
http://master:4040
6)启动spark SQL
配置
建立至hive-site.xml的link
ln -s /mylab/soft/apache-hive-3.1.2-bin/conf/hive-site.xml /mylab/soft/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2/conf/hive-site.xml
建立至mysql-connector-java-8.0.21.jar的link
ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java-8.0.21.jar $SPARK_HOME/jars/mysql-connector-java-8.0.21.jar
hive-site.xml里面修改schema验证
hive.metastore.schema.verification设置为false
再启动 spark-shell
5)启动pyspark
需要python2(安装如下)
sudo apt install python
启动
pyspark建议使用3.6以上版本的python，不然会提示：
将python2.7卸载掉
sudo apt remove python2.7
看看python3所在的位置
which python3 （一般在/usr/bin/python3）
做一个link
sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
再启动pyspark
pyspark
6)停止spark
stop-spark-all
六、参考
https://www.pianshen.com/article/71441048483/
hadoop3.2.1+hive3.1.2+scala2.12.10+spark3.0.0+zookeeper3.5.7+hbase2.0.6安装教程(亲测成功）
https://blog.csdn.net/weixin_45883933/article/details/106843035
WSL2-Ubuntu18.04 Linux环境下部署大数据开发测试环境
hadoop3.2.1+Hive3.1.2+HBase2.2.4+Phoenix5.0.0+Zookeeper3.6.1+Kylin3.0.2+Kafka2.5.0+Scala2.12+Spark3.0.0+Flink1.10.1+Tez0.10.1 ...
Using Spark's "Hadoop Free" Build
https://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-provided.html#using-sparks-hadoop-free-build