Spark&Yarn手动安装指南
Spark和Yarn是两种常用的大数据处理工具，Spark是一种基于内存的数据处理引擎，而Yarn是Hadoop的资源管理器。本指南将指导您如何手动安装Spark和Yarn，并将它们集成在一起构建一个大数据处理系统。
一、Spark的安装和配置
Spark是Apache开源的数据处理引擎，可以快速地处理大量数据。下面是Spark的安装和配置步骤：
1. 下载Spark的安装包：从Apache Spark的官方网站下载Spark的安装包（Prebuild for Hadoop 2.6 and Later）。
2. 解压安装包：使用tar命令解压安装包，例如：tar -xzvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz。
3. 设置环境变量：export SPARK_HOME=/opt/xxx/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6，设置Spark的安装目录。
4. 启动Spark：使用$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh命令启动Spark。
5. 停止Spark：使用$SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh命令停止Spark。
6. 测试Spark：使用$SPARK_HOME/bin/spark-submit命令提交Spark任务，例如：$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master spark://centos1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi --deploy-mode client $SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 200。
二、Yarn的安装和配置
Yarn是Hadoop的资源管理器，负责管理Hadoop集群的资源。下面是Yarn的安装和配置步骤：
1. 下载Yarn的安装包：从Apache Hadoop的官方网站下载Yarn的安装包（binary）。
2. 解压安装包：使用tar命令解压安装包，例如：tar -xzvf hadoop-2.7.2.tar.gz。
3. 修改配置文件：修改core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml文件，配置Hadoop集群的参数。
4. 初始化Hadoop集群：使用hadoop namenode –format命令初始化Hadoop集群。
5. 启动Hadoop集群：使用start-all.sh命令启动Hadoop集群。
三、Spark on Yarn的配置
Spark on Yarn是指在Yarn集群中运行Spark应用程序。下面是Spark on Yarn的配置步骤：
1. 修改配置文件：修改spark-defaults.conf和spark-env.sh文件，配置Spark的参数。
2. 提交Spark任务：使用spark-submit命令提交Spark任务，例如：spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi --deploy-mode cluster spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 200。
四、总结
本指南指导您如何手动安装Spark和Yarn，并将它们集成在一起构建一个大数据处理系统。Spark和Yarn都是强大的大数据处理工具，本指南只是一个基本的安装指南，更多的配置和优化需要根据实际情况进行调整。
