1.在滴滴云申请三台服务器（CentOS系统64位7.3）
| Master | Worker1 | Worker2 |
|---|---|---|
| 公网116.85.9.118 | 公网116.85.9.117 | 公网116.85.9.119 |
| 内网10.254.0.58 | 内网10.254.0.94 | 内网10.254.0.88 |
| 单核2G内存 | 单核1G内存 | 单核1G内存 |
2.修改hosts文件
修改三台服务器的hosts文件,vim /etc/hosts(需要权限加上sudo vim /etc/hosts),在原文件的基础最后面加上：
10.254.0.58 Master
10.254.0.94 Worker1
10.254.0.88 Worker2
修改完成后保存执行如下命令,可以让修改立即生效
source /etc/hosts
3.ssh无密码验证配置
参考ssh免密登陆，为了让几台机器之间可以互相免密登陆，可以把公私钥对上传到三台服务器上（为了方便使用同样的密钥，你也可以重新生成）
4.安装基础环境（JAVA和SCALA环境）
4.1安装Java
下载jdk-8u171-linux-x64.tar.gz,解压到/usr/local目录，配置环境变量,在/etc/profile中添加
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jar
4.2安装scala
下载scala安装包scala-2.11.8.rpm安装,rpm -ivh scala-2.11.8.rpm
添加Scala环境变量，在/etc/profile中添加：
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
5.Hadoop2.7.4完全分布式搭建
首先在本地下载hadoop-2.7.4.tar.gz，使用命令将hadoop上传到Master
scp -r Documents/hadoop-2.7.4.tar.gz dc2-user@116.85.9.118:
tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz
mv hadoop-2.7.4 /opt
修改/etc/profile，增加如下内容：
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.4/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
修改完成后执行：source /etc/profile
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh，修改JAVA_HOME 如下：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves，将原来的localhost删除，改成如下内容：
Worker1
Worker2
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop-2.7.4/tmp</value>
</property>
</configuration>
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.7.4/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.7.4/hdfs/data</value>
</property>
</configuration>
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
</configuration>
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>Master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>Master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>Master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>Master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>Master:8088</value>
</property>
</configuration>
复制Master节点的hadoop文件夹到Worker1和Worker2上。
scp -r /opt/hadoop-2.7.4 dc2-user@Worker1:
scp -r /opt/hadoop-2.7.4 dc2-user@Worker2:
然后在mv到/opt目录下
在Worker1和Worker2上分别修改/etc/profile，过程同Master一样。
在Master节点启动集群
启动之前格式化一下namenode：
hadoop namenode -format
启动：
/opt/hadoop-2.7.4/sbin/start-all.sh
至此hadoop的完全分布式环境搭建完毕。
查看集群是否启动成功：
jps
Master显示：
SecondaryNameNode
ResourceManager
NameNode
Slave显示：
NodeManager
DataNode
这里Master申请2G内存，如果申请1G，后面配置spark最少要1G，否则启动内存不够
Spark2.2.0完全分布式环境搭建
将spark-2.2.0-bin-hadoop2.7上传到Master，也是放在/opt目录下
修改/etc/profie，增加如下内容：
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加如下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.4
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.4/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=10.254.0.58
export SPARK_MASTER_HOST=10.254.0.58
export SPARK_LOCAL_IP=10.254.0.58
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.4/bin/hadoop classpath)
cp slaves.template slaves
修改$SPARK_HOME/conf/slaves，添加如下内容：
Worker1
Worker2
注意这里如果把Master也添加到这里，Master将即使主机又做工作机
将配置好的spark文件复制到Worker1和Worker2节点。
scp /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 dc2-user@Worker1:
scp /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 dc2-user@Worker2:
修改Worker1和Worker2配置,在Worker1和Worker2上分别修改/etc/profile，增加Spark的配置，过程同Master一样。
在Worker1和Worker2修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，将export SPARK_LOCAL_IP改成Worker1和Worker2对应节点的IP。
在Master节点启动集群。
/opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
查看集群是否启动成功：
jps
Master在Hadoop的基础上新增了：
Master
Slave在Hadoop的基础上新增了：
Worker
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