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- 一起来实战部署spark2.2集群(standalone模式)

### 版本信息
1. 操作系统 CentOS 7.5.1804
2. JDK：1.8.0_191
3. scala：2.12.8
4. spark：2.3.2

### 机器信息
- 本次实战用到了三台机器，相关信息如下：

| IP 地址 | 主机名 | 身份 |
|--|--|--|
| 192.168.150.130 | master | spark的master节点 |
| 192.168.150.131 | slave1 | spark的一号工作节点 |
| 192.168.150.132 | slave2 | spark的二号工作节点 |

- 接下来开始实战；

### 关闭防火墙
- 执行以下命令永久关闭防火墙服务：

```shell
systemctl stop firewalld.service && systemctl disable firewalld.service
```

### 设置hostname（三台电脑都做）
- 修改/etc/hostname文件，将几台电脑的主机名分别修改为前面设定的master、slave0等；

### 设置/etc/hosts文件（三台电脑都做）
- 在/etc/hosts文件尾部追加以下三行内容，三台电脑追加的内容一模一样，都是下面这些：

```shell
master 192.168.150.130
slave1 192.168.150.131
slave2 192.168.150.132
```

### 创建用户（三台电脑都做）

- 创建用户和用户组，并指定home目录的位置：

```shell
groupadd spark && useradd -d /home/spark -g spark -m spark
```
- 设置spark用户的密码：

```shell
passwd spark
```

- 以spark账号的身份登录；

### 文件下载和解压（三台电脑都做）
- 分别去java、scala的官网下载以下两个文件：

```shell
jdk-8u191-linux-x64.tar.gz  scala-2.12.8.tgz
```

- 上述两个文件下载到目录/home/spark下，依次解压后，/home/spark下的内容如下所示：

```shell
[spark@localhost ~]$ ll
总用量 427836
drwxr-xr-x.  7 spark spark       245 10月  6 20:55 jdk1.8.0_191
-rw-r--r--.  1 spark spark 191753373 2月   2 08:49 jdk-8u191-linux-x64.tar.gz
drwxrwxr-x.  6 spark spark        50 12月  4 18:25 scala-2.12.8
-rw-r--r--.  1 spark spark  20467943 2月   2 08:49 scala-2.12.8.tgz
```

- 修改/home/spark文件夹下的.bash_profile文件，在尾部增加以下内容（spark相关的是后面会用到的，这里把配置先写上）：

```shell
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.8.0_191
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
export SCALA_HOME=/home/spark/scala-2.12.8
export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/home/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH
```

- 执行以下命令，使得.bash_profile的修改生效：

```shell
source .bash_profile
```

- 分别执行**java -version**和**scala -version**命令，检查上述设置是否生效：

```shell
[spark@localhost ~]$ java -version
java version "1.8.0_191"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)
[spark@localhost ~]$ scala -version
Scala code runner version 2.12.8 -- Copyright 2002-2018, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.
```

### spark的设置(只在master机器操作)

- 登录master机器：
- 去spark的官网下载文件**spark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz**，下载到目录/home/spark下，在此解压；
- 进入目录/home/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/conf；
- 执行以下命令，将"spark-env.sh.template"更名为"spark-env.sh"：

```shell
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
```

- 打开文件**spark-env.sh**，在尾部增加以下内容：

```shell
export SPARK_MASTER_IP=node0
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=256M
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
export SPARK_CONF_DIR=/home/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/conf
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.8.0_191
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
```

- 进入目录/home/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/conf，执行以下命令，将slaves.template更名为slaves：

```shell
mv slaves.template slaves
```

- 打开文件**slaves**，将尾部的**localhost**删除，再增加以下内容：

```shell
slave1
slave2
```
- 以上就是所有设置，接下来要将spark文件夹同步到其他机器上

### 将spark文件夹同步到其他机器
- 在master机器执行以下命令，即可将整个spark文件夹同步到slave1：

```shell
scp -r ~/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7 spark@slave1:~
```

- 期间会要求输入slave1的密码，输入密码后即可开始同步；
- 在master机器执行以下命令，即可将整个spark文件夹同步到slave2：

```shell
scp -r ~/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7 spark@slave2:~
```
- 期间会要求输入slave2的密码，输入密码后即可开始同步；

### 启动spark
- 以spark账号登录master机器，执行以下命令即可启动spark集群：

```shell
/home/spark/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
```

- 启动过程中，会要求输入slave1、slave2的密码，输入即可；
- 为了避免每次启动和停止都要输入slave1和slave2的密码，建议将三台机器配置ssh免密码登录，请参考《Docker下，实现多台机器之间相互SSH免密码登录》
- 启动成功后，可以通过浏览器查看启动情况，如下图，地址是：http://192.168.150.130:8080/

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- 至此，spark集群部署成功，接下来的章节，我们会一起进行更多的spark实战；

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