（1）解压安装包到/usr/local下。
| tar -zxf /opt/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local |
（2）进入/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/conf。
| cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/conf |
3）配置spark-env.sh文件，复制spark-env.sh.template文件,重命名为spark-env.sh。
配置spark-env.sh文件
Java的路径：
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151
hadoop的路径：
HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.6.5/etc/hadoop
spark主节点的ip：
SPARK_MASTER_IP=master(或者是ip地址）
spark主节点的端口号：
SPARK_MASTER_PORT=7077
设置每个节点能给予executor的所有内存：
SPARK_WORKER_MEMORY=512m
设置每台机器所用的核数：
SPARK_WORKER_CORES=1
每个executor的内存：
SPARK_EXECUTOR_MEMORY=512m
设置每个executor的核数：
SPARK_EXECUTOR_CORES=1
每个节点的实例（设置每个节点worker能够启动的实例的个数）
SPARK WORKER INSTANCES=1
配置slaves文件，复制slaves.template文件,重命名为slaves。
| cp slaves.template slaves # 在文件中配置如下内容： slave1 slave2 |
（5）配置spark-defaults.conf文件，复制spark-defaults.conf.template文件,重命名为spark-defaults.conf
# 在配置文件中添加如下内容：
spark.master spark://master:7077 spark主节点所在机器的端口，spark：//默认写法
spark.eventLog.enabled true 是否打开任务日志功能，默认为false
spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/spark-logs 任务日志默认存放位置，配置为一个HDFS路径即可
（6）将配置好的Spark目录同步到子节点。
| scp -r /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/ slave1:/usr/local scp -r /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/ slave2:/usr/local |
（7）创建spark-logs目录
| hdfs dfs -mkdir /spark-logs |
（8）修改环境变量，在各节点的/etc/profile下添加Spark对应路径。
| export SPARK_HOME=/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin |
运行“source /etc/profile”使配置生效。
’‘’
启动spark:
cd到spark的安装路径如：cd /usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/
start-all.sh
start-history-server.sh hdfs://master:8020/spark-logs
关闭spark:
cd到spark的安装路径如：cd /usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/
stop-all.sh
stop-history-server.sh hdfs://master:8020/spark-logs
‘’‘
（9）jps检查三个节点是否已开启Hadoop集群，未开启则在master通过命令开启。
| $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 第十步：首先cd $SPARK_HOME进入spark，接着cd进入sbin目录 接着启动 ./start-all.sh 查看jps，成功启动master则表示成功 |
（11）在浏览器查看，检查能否正常监控，两个子节点状态是否与要求一致。
| http://master:8080 |
