以下是 Spark Standalone 集群搭建 的详细步骤（基于 Linux 系统，以伪分布式为例）：

一、环境准备

1. 硬件要求

- 至少 2 台节点（1 台 Master，1 台 Worker，可扩展）。

- 每节点配置：CPU ≥ 2 核，内存 ≥ 4GB，磁盘 ≥ 50GB。

2. 软件要求

- JDK 1.8+（需配置  JAVA_HOME  环境变量）。

- Spark 安装包（下载地址：Spark 官网，选择 "Standalone" 版本）。

- SSH 无密码登录（Master 需免密登录 Worker 节点）。

 

二、配置 Master 节点

1. 解压 Spark

bash

tar -zxvf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz -C /usr/local/

cd /usr/local/spark

2. 配置环境变量

bash

vi /etc/profile

# 添加以下内容

export SPARK_HOME=/usr/local/spark

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

# 生效配置

source /etc/profile

3. 修改配置文件

bash

# 复制模板文件

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh

vi conf/spark-env.sh

# 添加内容（示例，根据节点配置调整）

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk

export SPARK_MASTER_MEMORY=4g # Master 内存

export SPARK_WORKER_MEMORY=3g # Worker 内存（单节点总内存）

export SPARK_WORKER_CORES=2 # Worker CPU 核心数

export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 # 每个 Worker 节点启动的实例数（默认 1）

4. 配置集群节点列表

bash

cp conf/slaves.template conf/slaves

vi conf/slaves

# 添加 Worker 节点主机名或 IP（每行一个，伪分布式可写 `localhost`）

worker1

worker2

 

三、配置 Worker 节点

1. 同步 Spark 安装包

在 Master 节点执行（假设 Worker 节点为  worker1  和  worker2 ）：

bash

scp -r /usr/local/spark worker1:/usr/local/

scp -r /usr/local/spark worker2:/usr/local/

2. 配置环境变量

在每个 Worker 节点执行：

bash

vi /etc/profile

# 添加与 Master 相同的 SPARK_HOME 和 PATH 配置

source /etc/profile

3. 验证 SSH 无密码登录

在 Master 节点生成 SSH 密钥并分发至 Worker 节点：

bash

ssh-keygen -t rsa -P "" -f ~/.ssh/id_rsa

ssh-copy-id worker1

ssh-copy-id worker2

# 测试连接：ssh worker1 应无需密码直接登录

 

四、启动集群

1. 启动 Master

bash

cd /usr/local/spark/sbin

./start-master.sh

# 查看 Master 状态：浏览器访问 http://MasterIP:8080

2. 启动 Worker

在每个 Worker 节点执行（或在 Master 节点批量启动）：

bash

./start-slave.sh spark://MasterIP:7077

# 批量启动（Master 节点执行）：

./start-slaves.sh

3. 验证集群状态

- Web 界面：访问  http://MasterIP:8080 ，查看 Worker 节点是否在线。

- 命令行：执行  ./spark-shell --master spark://MasterIP:7077  验证连接。

 

五、提交作业测试

1. 提交示例作业（WordCount）

bash

./bin/spark-submit \

  --master spark://MasterIP:7077 \

  --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \

  --executor-memory 1g \

  --total-executor-cores 2 \

  $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_*.jar \

  hdfs://path/to/input.txt hdfs://path/to/output

2. 本地文件测试（伪分布式）

bash

./bin/spark-submit \

  --master spark://localhost:7077 \

  --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \

  --executor-memory 1g \

  --total-executor-cores 2 \

  $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_*.jar \

  file:///usr/local/spark/README.md /tmp/output

 

六、停止集群

bash

cd /usr/local/spark/sbin

./stop-slaves.sh # 停止所有 Worker

./stop-master.sh # 停止 Master

 

七、常见问题与优化

1. 防火墙问题

- 开放端口：

- Master：7077（通信端口）、8080（Web 界面）

- Worker：随机端口（需允许 Master 与 Worker 间的所有 TCP 通信）

- 临时关闭防火墙（测试用）：

bash

systemctl stop firewalld

systemctl disable firewalld

2. 配置参数调整

- Worker 内存不足：减小  SPARK_WORKER_MEMORY （如设为  2g ）。

- 多 Worker 实例：在  conf/spark-env.sh  中增加  SPARK_WORKER_INSTANCES=2 （需确保内存足够）。

- 动态资源分配：在  spark-submit  中添加  --deploy-mode cluster （适用于生产环境）。

3. 日志配置

修改  conf/log4j.properties  调整日志级别（如将  INFO  改为  WARN  减少输出）。

 

八、集群扩展

- 新增 Worker 节点：

1. 在 Master 节点的  conf/slaves  中添加新节点信息。

2. 同步 Spark 安装包至新节点。

3. 在新节点配置环境变量和 SSH 免密登录。

4. 重启集群或执行  ./start-slaves.sh  启动新 Worker。

通过以上步骤，可搭建一个基础的 Spark Standalone 集群。生产环境中建议结合 ZooKeeper 实现高可用（HA），或使用 Kubernetes/YARN 作为资源管理器。