前一篇博客总结了如何在Windows 7上利用Vmware Workstation搭建Ubuntu kylin 14.04的hadoop集群。Hadoop集群搭建成功，距离Spark集群就只有一步之遥了。因为Spark框架本身就可以建立在Hadoop的hdfs基础之上。
搭建Spark集群，首先要安装Scala，因为Spark本身就是使用Scala语言开发的。不同的Spark 包，使用的Scala语言版本可能有所差异。而同一个Spark版本，可能因为打包时基于的hadoop版本不同，而又有不同的版本，例如在Spark的Apache官网上，当选择Spark 1.6.3版本时，打包的Hadoop版本有2.3，2.4和2.6三个：
选择最新的Spark2.2版本，使用的Hadoop版本有2.7及以后和2.6两种：
所以前面搭建hadoop集群时，选择的hadoop版本是2.7.4，而不是其它更新的版本，就是为了与这个Spark的package中的hadoop版本相兼容。
同样，不同Spark版本使用的Scala语言版本有有所差异，可以在Spark package下载后从其jars目录中包含的scala的相关包的版本看出来，也可以根据Spark官网的指示，如上图所说，从Spark 2.0开始，Spark is built with Scala 2.11 by default：
所以，选择安装的Scala版本为2.11.11。
首先，在SparkMaster完成Scala语言的安装。下载Scala-2.11.11.tgz，解压后部署到/usr/lib/scala目录，并修改~/.bashrc配置文件，添加SCALA_HOME变量，并把${SCALA_HOME}/bin加入到PATH中。安装完成之后，命令终端输入scala -version，应正确显示scala的版本：
接下来安装Spark，下载Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz，解压后部署安装到/usr/local/scala目录，并修改~/.bashrc配置文件，增加SPARK_HOME环境变量，并把
${SPARK_HOME}/bin加入到PATH中。然后配置Spark，进入 ${SPARK_HOME}/conf 目录：
修改spark-env.sh.template,加入JAVA_HOME，SPARK_HOME，SPARK_MASTER_IP，SPARK_WORKER_MEMORY和HADOOP_CONF_DIR五个环境变量，另存为spark-env.sh：
然后修改slaves.template,加入SparkMaster，SparkWorker1和SparkWorker2，配置集群总共有三个worker节点，另存为slaves：
SparkMaster配置完成后，可以用scp命令把Scala和Spark的安装部署文件直接传输到SparkWorker1和SparkWorker2：
scp -r /usr/lib/scala root@SparkWorker1:/usr/lib/scala
scp -r /usr/local/spark root@SparkWorker2:/usr/local/spark
传输完成后，登录SparkWorker1检查，Scala和Spark文件夹都已成功复制过去：
同样修改SparkWorker1的配置文件~/.bashrc，增加环境变量及修改PATH，然后命令行输入scala -version，验证Scala 版本，输入Scala，进入scala REPL，输入5*5，检查Scala及Spark复制安装正确：
同样可以用scp命令从SparkMaster复制Scala和Spark的安装部署到SparkWorker2，并修改配置文件，验证Scala及Spark安装配置正确。
接下来就可以启动Spark集群了。首先要启动Hadoop集群。到${HADOOP_HOME}/sbin目录下，,/start-all.sh即可启动Hadoop集群。
hadoop集群启动完成后，在SparkMaster上，jps可以查看到启动的进程，有NameNode和DataNode：
而在SparkWorker1和SparkWorker2上，则只有DataNode的进程：
Hadoop集群成功启动后，转到${SPARK_HOME}/sbin目录，执行./start-all.sh，启动Spark集群。启动成功后，在SparkMaster上，会多了一个Worker进程：
同样，在SparkWorker1和SparkWorker2上，也出现了Spark的Worker进程，表明Spark集群启动成功：
也可以到Spark集群的Web界面去查看相应的Spark集群信息，网址为http://SparkMaster:8080:
可以看到，Spark集群成功启动，共有三个Worker。
还可以在SparkMaster上启动Spark Shell，转到${SPARK_HOME}/bin，执行spark-shell:
这时可以从Spark Shell的Web UI中获取更多Spark Job和Spark Environment的信息，访问地址为：http://SparkMaster:4040：
