本文旨在帮助Spark初学者，学习如何在基于Linux的Ubuntu服务器上安装Apache Spark，同样的步骤也可用于安装Centos、Debian等。在现实环境中，所有的Spark应用程序都运行在基于Linux的操作系统上，因此，了解如何在一些基于Unix的操作系统上安装和运行Spark应用程序，如Ubuntu服务器，是一件好事。

虽然这篇文章解释的是Ubuntu，但你可以按照这些步骤在任何基于Linux的操作系统上安装Spark，如Centos，Debian等，我按照下面的步骤在Ubuntu服务器上设置我的Apache Spark集群。

预备知识：

• 运行Ubuntu服务器
• 对Ubuntu服务器的root权限 如果你只是想独立运行Spark，请继续阅读这篇文章。

在Ubuntu上安装Java

Apache Spark是用Scala编写的，Scala是一种Java语言，因此要运行Spark，你需要安装Java。由于甲骨文的Java在这里得到了许可，我使用openJDK Java。如果你想使用其他供应商或Oracle的Java，请这么做。这里我将使用JDK 8。

sudo apt-get -y install openjdk-8-jdk-headless

在JDK安装后，通过运行java -version检查其是否安装成功

在Ubuntu上安装Python（可选）

如果你想在Ubuntu服务器上用Scala和Java运行Spark，你可以跳过这一部分。

如果你想在Ubuntu服务器上运行PySpark的例子（用Python的Spark），就需要安装Python。

sudo apt install python3

当然这边推荐你安装Anaconda3，

wget -P /tmp https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
bash /tmp/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Apache Spark在Ubuntu上的安装

为了在基于Linux的Ubuntu上安装Apache Spark，请访问Apache Spark下载网站，进入下载Apache Spark部分，如下图所示，点击第3点的提供的下载链接，这将带你到有镜像URL的页面进行下载，从其中一个镜像站点复制链接。

如果你想使用不同版本的Spark & Hadoop，从下拉菜单中选择你想要的版本（第1点和第2点）；第3点的链接会变为所选的版本，并为你提供一个更新的下载链接。

使用wget命令将Apache Spark下载到你的Ubuntu服务器。

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.0.1/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

一旦你的下载完成，用tar命令解压缩档案文件内容，tar是一个文件归档工具。一旦解压完成，将文件夹重命名为spark。

tar -xzf spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-3.0.1-bin-hadoop2.7 spark
TODO - Add Python environment

Spark环境变量

在.bashrc或.profile文件中添加Apache Spark环境变量。用vi编辑器打开文件，添加以下变量。

sparkuser@sparknode:~$ vi ~/.bashrc
# Add below lines at the end of the .bashrc file.
export SPARK_HOME=/home/sparkuser/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

现在，通过运行以下命令将环境变量加载到已打开的会话中

sparkuser@sparknode:~$ source ~/.bashrc

如果你添加了.profile文件，那么通过关闭和重新打开会话来重新启动你的会话。

测试Ubuntu上的Spark安装

就这样，Apache Spark在Linux Ubuntu上的安装完成了。现在让我们来运行一个Spark二进制发行版附带的例子。

这里我将使用Spark-Submit命令通过运行org.apache.spark.examples.SparkPi例子来计算10个地方的PI值。你可以在$SPARK_HOME/bin目录下找到spark-submit:

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.1.jar 10

Spark Shell

Apache Spark的二进制文件带有一个交互式的spark-shell。为了启动一个shell来使用Scala语言，请到你的$SPARK_HOME/bin目录下，输入 "spark-shell"。这个命令会加载Spark并显示你所使用的Spark的版本。

注意：在spark-shell中，你只能用Scala运行Spark。为了运行PySpark，你需要通过运行$SPARK_HOME/bin/pyspark打开pyspark shell。在运行pyspark shell之前，请确保你已经安装了Python。

默认情况下，spark-shell提供了spark（SparkSession）和sc（SparkContext）对象供使用。让我们来看看一些例子。

Spark-shell还创建了一个Spark上下文的Web UI，默认情况下，它可以从http://ip-address:4040。

Spark的Web UI

Apache Spark提供了一套Web UI（Jobs, Stages, Tasks, Storage, Environment, Executors, and SQL）来监控你的Spark应用程序的状态，Spark集群的资源消耗，以及Spark的配置。在Spark Web UI上，你可以看到Spark动作和转换操作是如何执行的。你可以通过打开http://ip-address:4040/。用你的服务器IP替换ip-address.

Spark历史服务器

Spark历史服务器，保留了你通过spark-submit和spark-shell提交的所有完成的Spark应用程序的日志。

创建$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf文件并添加以下配置：

# Enable to store the event log
spark.eventLog.enabled true

#Location where to store event log
spark.eventLog.dir file:///tmp/spark-events

#Location from where history server to read event log
spark.history.fs.logDirectory file:///tmp/spark-events

创建Spark事件日志目录。Spark为你提交的所有应用程序保留日志：

sparkuser@sparknode:~$ mkdir /tmp/spark-events

运行$SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh来启动历史服务器。

sparkuser@sparknode:~$ $SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh
starting org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer, logging to /home/sparkuser/spark/logs/spark-sparkuser-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-sparknode.out

按照配置，历史服务器默认运行在18080端口：

使用spark-submit命令再次运行PI实例，并刷新History服务器，它应该显示最近的运行情况。

总结

综上所述，已经学会了在基于Linux的Ubuntu服务器上安装Apache Spark的步骤，也学会了如何启动History服务器，访问Web UI。