1.选取三台服务器（CentOS系统64位）
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114.55.246.88 主节点
114.55.246.77 从节点
114.55.246.93 从节点
之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码，因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。
我是用root用户操作的。
2.修改hosts文件
修改三台服务器的hosts文件。
vi /etc/hosts
在原文件的基础最后面加上：
114.55.246.88 Master114.55.246.77 Slave1114.55.246.93 Slave2
修改完成后保存执行如下命令。
source /etc/hosts
3.ssh无密码验证配置
3.1安装和启动ssh协议
我们需要两个服务：ssh和rsync。
可以通过下面命令查看是否已经安装：
rpm -qa|grep openssh
rpm -qa|grep rsync
如果没有安装ssh和rsync，可以通过下面命令进行安装：
yum install ssh （安装ssh协议）
yum install rsync （rsync是一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件）
service sshd restart （启动服务）
3.2 配置Master无密码登录所有Salve
配置Master节点，以下是在Master节点的配置操作。
1）在Master节点上生成密码对，在Master节点上执行以下命令：
ssh-keygen -t rsa -P ''
生成的密钥对：id_rsa和id_rsa.pub，默认存储在"/root/.ssh"目录下。
2）接着在Master节点上做如下配置，把id_rsa.pub追加到授权的key里面去。
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3）修改ssh配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容，将以下内容的注释去掉：
RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证
PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式
AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys # 公钥文件路径（和上面生成的文件同）
4）重启ssh服务，才能使刚才设置有效。
service sshd restart
5）验证无密码登录本机是否成功。
ssh localhost
6）接下来的就是把公钥复制到所有的Slave机器上。使用下面的命令进行复制公钥：
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave1:/root/
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave2:/root/
接着配置Slave节点，以下是在Slave1节点的配置操作。
1）在"/root/"下创建".ssh"文件夹，如果已经存在就不需要创建了。
mkdir /root/.ssh
2）将Master的公钥追加到Slave1的授权文件"authorized_keys"中去。
cat /root/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
3）修改"/etc/ssh/sshd_config"，具体步骤参考前面Master设置的第3步和第4步。
4）用Master使用ssh无密码登录Slave1
ssh 114.55.246.77
5）把"/root/"目录下的"id_rsa.pub"文件删除掉。
rm –r /root/id_rsa.pub
重复上面的5个步骤把Slave2服务器进行相同的配置。
3.3 配置所有Slave无密码登录Master
以下是在Slave1节点的配置操作。
1）创建"Slave1"自己的公钥和私钥，并把自己的公钥追加到"authorized_keys"文件中，执行下面命令：
ssh-keygen -t rsa -P ''
cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
2）将Slave1节点的公钥"id_rsa.pub"复制到Master节点的"/root/"目录下。
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Master:/root/
以下是在Master节点的配置操作。
1）将Slave1的公钥追加到Master的授权文件"authorized_keys"中去。
cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
2）删除Slave1复制过来的"id_rsa.pub"文件。
rm –r /root/id_rsa.pub
配置完成后测试从Slave1到Master无密码登录。
ssh 114.55.246.88
按照上面的步骤把Slave2和Master之间建立起无密码登录。这样，Master能无密码验证登录每个Slave，每个Slave也能无密码验证登录到Master。
4.安装基础环境（JAVA和SCALA环境）
4.1 Java1.8环境搭建
1）下载jdk-8u121-linux-x64.tar.gz解压
tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz
2）添加Java环境变量，在/etc/profile中添加：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jar
export JAVA_HOME PATH CLASSPATH
3）保存后刷新配置
source /etc/profile
4.2 Scala2.11.8环境搭建
1）下载scala安装包scala-2.11.8.rpm安装
rpm -ivh scala-2.11.8.rpm
2）添加Scala环境变量，在/etc/profile中添加：
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
3）保存后刷新配置
source /etc/profile
5.Hadoop2.7.3完全分布式搭建
以下是在Master节点操作：
1）下载二进制包hadoop-2.7.3.tar.gz
2）解压并移动到相应目录，我习惯将软件放到/opt目录下，命令如下：
tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
mv hadoop-2.7.3 /opt
3）修改相应的配置文件。
修改/etc/profile，增加如下内容：
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3/
export PATH=$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_121
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves，将原来的localhost删除，改成如下内容：
Slave1
Slave2
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
fs.defaultFS
hdfs://Master:9000
io.file.buffer.size
131072
hadoop.tmp.dir
/opt/hadoop-2.7.3/tmp
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.namenode.secondary.http-address
Master:50090
dfs.replication
2
dfs.namenode.name.dir
file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/name
dfs.datanode.data.dir
file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/data
复制template，生成xml，命令如下：
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
mapreduce.framework.name
yarn
mapreduce.jobhistory.address
Master:10020
mapreduce.jobhistory.address
Master:19888
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.resourcemanager.address
Master:8032
yarn.resourcemanager.scheduler.address
Master:8030
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
Master:8031
yarn.resourcemanager.admin.address
Master:8033
yarn.resourcemanager.webapp.address
Master:8088
4）复制Master节点的hadoop文件夹到Slave1和Slave2上。
scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave1:/opt
scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave2:/opt
5）在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile，过程同Master一样。
6）在Master节点启动集群，启动之前格式化一下namenode：
hadoop namenode -format
启动：
/opt/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh
至此hadoop的完全分布式环境搭建完毕。
7）查看集群是否启动成功：
jps
Master显示：
SecondaryNameNode
ResourceManager
NameNode
Slave显示：
NodeManager
DataNode
6.Spark2.1.0完全分布式环境搭建
以下操作都在Master节点进行。
1）下载二进制包spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
2）解压并移动到相应目录，命令如下：
tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
mv hadoop-2.7.3 /opt
3）修改相应的配置文件。
修改/etc/profie，增加如下内容：
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
复制spark-env.sh.template成spark-env.sh
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加如下内容：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=114.55.246.88export SPARK_MASTER_HOST=114.55.246.88export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=2export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.3/bin/hadoop classpath)
复制slaves.template成slaves
cp slaves.template slaves
修改$SPARK_HOME/conf/slaves，添加如下内容：
Master
Slave1
Slave2
4）将配置好的spark文件复制到Slave1和Slave2节点。
scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave1:/opt
scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave2:/opt
5）修改Slave1和Slave2配置。
在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile，增加Spark的配置，过程同Master一样。
在Slave1和Slave2修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，将export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88改成Slave1和Slave2对应节点的IP。
6）在Master节点启动集群。
/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
7）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
