1.Spark体系分为服务端和客户端

（1）服务端分为主节点和从节点
		              1>主节点是master，相当于Resourcemanager，职责是管理和调度资源和任务、接受客户端任务请求，部署在其他服务上（standaalong、Yarn。。。）
		              2>从节点是worker，任务是从节点的资源和任务管理者
（2）需要注意的两点是
		                1>Spark没有对内存进行管理，内存的管理交给应用程序管理。容易出现OOM（内存溢出）
		                2>Worker的默认行为：会占用该节点上的所有资源
（3）客户端            
                     核心：创建一个sc   SparkContext
                     启动方式：1：spark submit
                             2: soark shell
                             3:应用程序

2.详细安装步骤

   1.先看一下自己的hadoop版本是多少，然后官网上找到相对应的版本，如果是2.7或者大于2.7呢就选择我图上的那个选项

2.解压   tar -zxvf......   -C "自己的安装目录"

3.配置文件：cd /usr/local/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf/

1) mv spark-env.sh.template spark-env.sh
   mv slaves.tenplate slaves
 2)  伪分布式安装（主要用于开发测试）
    vi spark-env.sh
        export JAVA_HOME = /usr/local/jdk....
        export SPARK_MASTER_HOST=hadoop01
        export SPARK_MASTER_PORT=7077
      vi slaves 
        hadoop01
       启动：进入到sbin下面    ./start-all.sh
     3) 全分布式安装（主要用于生产）：
           Master节点：hadoop01
           Worker节点：hadoop02,hadoop03
          配置文件：
                vi spark-env.sh
                  export JAVA_HOME=......
                  export SPARK_MASTER_HOST=hadoop01
                  export SPARK_MASTER_PORT=7077

               vi slaves
                    hadoop02
                    hadoop03
              将配置好的spark复制到从节点上
                scp -r spark...hadoop2.7/   hadoop02:/usr/local/
                scp -r spark...hadoop2.7/    hadoop03:/usr/local/

此时就弄好了
注： http://hadoop01:8080/ 是spark 外部的监控页面端口
7077 是master的rpc通信接口

         高可用的配置