全网最详细的大数据架构搭建配置及说明文档

news2024/11/23 14:52:43

版本兼容

JDK1.8.0_211
ZooKeeper3.4.14
Hadoop3.2.1
Hive3.1.2
HBase2.2.1
Scala2.13.1
Spark2.4.4
MySQL5.7.28

基本配置

修改ip和主机名

主机名IP地址JavaZookeeperHadoopHiveHBaseSparkMySQL
hadoop192.168.137.201√√√√√√
slave1192.168.137.202√√√√√√
slave2192.168.137.203√√√√√√

修改主机名
hostnamectl set-hostname hadoop
hostnamectl set-hostname slave1
hostnamectl set-hostname slave2
修改静态IP
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
BOOTPROTO=static
ONBOOT=yes
NETMASK=255.255.255.0
DNS1=192.168.137.1
GATEWAY=192.168.137.1

hadoop IPADDR=192.168.137.201
slave1 IPADDR=192.168.137.202
slave2 IPADDR=192.168.137.203

修改域名/etc/hosts
192.168.137.201 hadoop
192.168.137.202 slave1
192.168.137.203 slave2
测试三台
ping hadoop -c 2;ping slave1 -c 2; ping slave2 -c 2

集群互信

在hadoop上
ssh-keygen 生成密钥
实现互信三台同时执行
ssh-copy-id hadoop
ssh-copy-id slave1
ssh-copy-id slave2
拷贝到节点
scp id_rsa.pub slave1:/root/.ssh/authorized_keys
scp id_rsa.pub slave2:/root/.ssh/authorized_keys
测试
ssh hadoop
ssh slave1
ssh slave2

同步时间

安装工具
yum -y install ntp ntpdate
修改时区
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
同步时间
ntpdate ntp1.aliyun.com
查看时间
timedatectl
定时同步
每天0点执行同步，并写入硬件（防止重启时间改变）
0 0 * * * ntpdate ntp1.aliyun.com;hwclock -w

安装Java

解压
tar zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
链接
ln -s /usr/local/jdk1.8.0_211 /usr/local/jdk
配置环境变量
/etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export PATH=.: J A V A H O M E / b i n : JAVA_HOME/bin: JAVAH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
测试
java -version
javac -version

Zookeeper集群

下载
http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/
安装
tar zxvf zookeeper-3.4.14 -C /usr/local
ln -s /usr/local/zookeeper-3.4.14 /usr/local/zookeeper
配置环境变量
/etc/profile
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
export PATH=.: Z O O K E E P E R H O M E / b i n : ZOOKEEPER_HOME/bin: ZOOKEEPERH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
创建数据、日志目录
cd /usr/local/zookeeper
mkdir -p data
mkdir -p logs
配置文件
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
dataDir=/usr/local/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/local/zookeeper/logs
server.1=hadoop:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888
注 server.A=B:C:D
A服务器编号，与每个myid里的数字保持一致
B服务器域名或IP地址
C Leader选举的端口
D Zookeeper之间通信端口
分发
scp -r zookeeper/ slave1:/usr/local/
scp -r zookeeper/ slave2:/usr/local/
编辑myid
hadoop echo 1 > data/myid
slave1 echo 2 > data/myid
slave2 echo 3 > data/myid
启动三台服务器
关闭防火墙
systemctl stop firewalld
sudo iptables -F
启动服务
zkServer.sh start
查看状态
zkServer.sh status
出现下面信息表示正常
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: leader
验证 jps
QuorumPeerMain

Hadoop HA集群

主机名IP地址namenodedatanodejournalnoderesourcemanager
hadoop192.168.137.201√√√
slave1192.168.137.202√√√√
slave2192.168.137.203√√√

在架构中每个namenode是一台独立的服务器，在任何时刻，只有一个namenode处于active状态，另一个处于standby状态，active态的namenode负责所有客户端的操作和请求，standby态的namenode处于从属，维护数据状态，随时准备切换。两个namenode为了同步数据，会通过一组journalnodes的进程进行通信，当active态的namenode有修改时，会告知大部分的journalnodes进程，standby态的namenode能读取journalnodes中的变更信息，并监控edit log的变化，同步信息。journalnodes能保证同一时刻集群中只有一个处于active态的namenode，2.x中只能配置两个namenode，3.x中可以配置多个。
下载
https://hadoop.apache.org/releases.html
安装
tar zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local
ln -s /usr/local/hadoop-3.2.1 /usr/local/hadoop
配置环境变量
/etc/profile
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=.: H A D O O P H O M E / b i n : HADOOP_HOME/bin: HADOOPH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
配置
/usr/local/hadoop/etc/hadoop见附件
启动
journalnode服务三台都启动
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
验证 jps
JournalNode
格式化namenode，在namenode上（重新格式化需要删除原来journaldata里的数据，主节点NameNode产生新的clusterID、namespaceID，于是导致主节点的clusterID、namespaceID与各个子节点DataNode不一致）
hdfs namenode -format
tmp 目录下会出现dfs目录
启动namenode，在hadoop上
hadoop-daemon.sh start namenode
验证 jps
NameNode

namenode同步元数据信息，在slave1上
hdfs namenode -bootstrapStandby
复制hadoop上tmp 目录下dfs目录
再启动namenode
hadoop-daemon.sh start namenode
验证 jps
NameNode
启动datanode，在三台上（重启需要删除原来tmp下临时文件）
hadoop-daemon.sh start datanode
验证 jps
DataNode
浏览器查看
Namenode1 http://192.168.137.201:9870
Namenode2 http://192.168.137.202:9870 两台都处于standby状态

启动dfs
hadoop上执行 sbin/start-dfs.sh
http://192.168.137.201:9870 变为active态
启动yarn
hadoop上执行 sbin/start-yarn.sh
http://192.168.137.202:8088/cluster 查看
测试
创建目录
hadoop fs -mkdir /input-test
上传文件
hadoop fs -put /root/test /input-test
下载文件
hadoop fs -get /input-test/test
测试程序
hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount /input-test /output-test
执行完后可以在web端看结果

MySQL安装

检查旧版本
rpm -qa | grep mariadb
rpm -qa | grep mysql
卸载
rpm -e mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64 --nodeps
下载
https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
选择
系统 Red Hat Enterprise Linux 7 / Oracle Linux 7 (x86, 64-bit)
版本 mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
安装
tar xvf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm --force --nodeps
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm–force --nodeps
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm --force --nodeps
初始化
mysqld --initialize --user=mysql
查看密码cat /var/log/mysqld.log
[Note] A temporary password is generated for root@localhost: +zip+r:yM8Ci
修改密码
mysql -u root -p
ALTER USER ‘root’@‘%’ IDENTIFIED BY ‘123456’;
flush privileges;
设置开机自启
systemctl enable mysqld

Hive搭建（采用远程元存储）

主机名IP地址MySQLHive服务端Hive客户端
hadoop192.168.137.201√
slave1192.168.137.202√
slave2192.168.137.203√

下载（3.x运行在hadoop3.x上）
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/
安装
tar zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz -C /usr/local
ln -s /usr/local/apache-hive-2.3.6-bin /usr/local/hive
配置环境变量
/etc/profile
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=.: H I V E H O M E / b i n : HIVE_HOME/bin: HIVEH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
配置
hive/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
hive-env.sh修改
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
hive-log4j2.properties 修改
property.hive.log.dir=/usr/local/hive/logs
mysql添加hive用户
CREATE DATABASE hive;
USE hive;
CREATE USER ‘hive’@‘localhost’ IDENTIFIED BY ‘123456’;
GRANT ALL ON hive.* TO ‘hive’@‘localhost’ IDENTIFIED BY ‘123456’;
GRANT ALL ON hive.* TO ‘hive’@‘%’ IDENTIFIED BY ‘123456’;
FLUSH PRIVILEGES;
连接器
下载
http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.48/
配置
拷贝MySQL连接器
cp mysql-connector-java-5.1.48.jar /usr/local/hive/lib/
检查hadoop安装目录下share/hadoop/common/lib 和 hive安装目录下lib的guava.jar版本，如果不一致删除低版本，拷贝高版本。
否则会报错 Exception in thread “main” java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V

初始化（slave1上）
schematool -dbType mysql -initSchema hive 123456
启动metastore服务
hive --service metastore
查看端口验证
netstat -nptl | grep 9083
启动客户端（在slave2上）
hive
测试
创建文件hive-test
1,李晨,女,22,IS
2,李国华,女,21,IS
3,王笑笑,女,22,IS
4,张山,男,21,CS
5,胡佳,女,18,CS
6,周来,男,23,IS
7,刘莉,女,21,IS
创建数据库
create database hivetest;
use hivetest;
创建表
create table userprofile(id int, name string, sex string, age int, department string) row format delimited fields terminated by “,”;
加载数据
load data local inpath “/root/hive-test” into table userprofile;
查询
select * from userprofile;

HBase集群搭建

主机名IP地址HRegionServerHMaster
hadoop192.168.137.201√√
slave1192.168.137.202√√
slave2192.168.137.203√

下载
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hbase/2.2.1/hbase-2.2.1-bin.tar.gz
安装
tar zxvf hbase-2.2.1-bin.tar.gz -C /usr/local
ln -s /usr/local/hbase-2.2.1 hbase
配置环境变量
/etc/profile
export HBASE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=.: H B A S E H O M E / b i n : HBASE_HOME/bin: HBASEH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
配置文件见附件
链接Hadoop hdfs配置
ln -s /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/hbase/conf/
分发到节点
scp -r /usr/local/hbase slave1:/usr/local
scp -r /usr/local/hbase slave2:/usr/local
启动
start-hbase.sh
验证jps
HMaster hadoop slave1
HRegionServer hadoop slave1 slave2
访问页面
Master http://hadoop:16010/master-status
Backup Master http://slave1:16010/master-status

Spark集群搭建

下载
http://spark.apache.org/downloads.html
安装
tar zxvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local
ln -s /usr/local/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 spark
配置环境变量
/etc/profile
export SPARK_HOME=/usr/local/hive
export PATH=.: S P A R K H O M E / b i n : SPARK_HOME/bin: SPARKH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
配置见附件
分发到节点
scp -r /usr/local/spark slave1:/usr/local
scp -r /usr/local/spark slave2:/usr/local
修改 slave1上SPARK_MASTER_IP=slave1
启动
启动master节点：sbin/start-master.sh
启动worker节点：sbin/start-slaves.sh

Sqoop安装

下载
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/
安装
tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local/
ln -s /usr/local/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop
配置
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zookeeper/conf
配置环境变量
/etc/profile
export SQOOP_HOME=/usr/local/hive
export PATH=.: S Q O O P H O M E / b i n : SQOOP_HOME/bin: SQOOPH​OME/bin:PATH
source /etc/profile
拷贝mysql链接器
cp mysql-connector-java-5.1.47.jar /usr/local/sqoop/lib/
如果报错Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/lang/StringUtils 下载http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//commons/lang/binaries/commons-lang-2.6-bin.zip 解压后拷贝到/usr/local/sqoop/lib
测试连接
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop:3306 --username root -P

Hadoop配置说明

sbin/
hadoop-env.sh 添加JDK安装路径
    export  JAVA_HOME=/usr/local/jdk/
添加用户
start-dfs.sh
stop-dfs.sh
start-yarn.sh
stop-yarn.sh
    HDFS_DATANODE_USER=root
    HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root
    HDFS_NAMENODE_USER=root
    HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
    HDFS_JOURNALNODE_USER=root
    HDFS_ZKFC_USER=root

etc/hadoop
core-site.xml
    <configuration>
        <property>
            <!--指定 namenode 的 hdfs 协议文件系统的通信地，这里使用集群地址-->
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://mycluster</value>
        </property>
        <property>
            <!--指定 hadoop 存储临时文件的目录-->
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        </property>
        <property>
            <!--在读写文件时使用的缓存大小-->
            <name>io.file.buffer.size</name>
            <value>4096</value>
        </property>
        <property>
        <!-- 指定ZKFC故障自动切换转移 -->
            <name>ha.zookeeper.quorum</name>
            <value>hadoop:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
        </property>
    </configuration>

hdfs-site.xml
    <configuration>
        <property>
            <!--指定DataNode存储block的副本数量,不大于DataNode的个数就行，默认为3-->
    　　　　<name>dfs.replication</name>
    　　　　<value>3</value>
    　　</property>
        <property>
            <name>dfs.permissions.enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>
        <property>
            <!-- 完全分布式集群名称， 对应core-site中fs.defaultFS-->
            <name>dfs.nameservices</name>
            <value>mycluster</value>
        </property>
        <property>
            <!-- mycluster下面有两个NameNode，分别是node1, node2 -->
            <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
            <value>node1,node2</value>
        </property>
        <!-- namenode RPC通信地址 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.node1</name>
            <value>hadoop:8020</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.node2</name>
            <value>slave1:8020</value>
        </property>
        <!-- namenode http通信地址 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.node1</name>
            <value>hadoop:9870</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.node2</name>
            <value>slave1:9870</value>
        </property>
        <!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
            <value>qjournal://hadoop:8485;slave1:8485;slave2:8485/mycluster</value>
        </property>
        <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
        <property>
            <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
            <value>/usr/local/hadoop/journaldata</value>
        </property>
        <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
        <property>
            <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
        <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
        <property>
            <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
            <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        </property> 
        <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
            <value>sshfence</value>
        </property>
        <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
            <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
        </property>
        <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
            <value>30000</value>
        </property>
    </configuration>
    
mapred-site.xml
    <configuration>
        <property>
            <!-- 运行在yarn上 -->
    　       <name>mapreduce.framework.name</name>
    　　  <value>yarn</value>
    　　</property>
        <property>
            <name>mapreduce.application.classpath</name>
            <value>
                /usr/local/hadoop/etc/hadoop,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*,
                /usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*
            </value>
        </property>
    　　<property>
            <!--MapReduce JobHistory Server地址-->
    　　　 <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    　　　 <value>hadoop:10020</value>
    　　</property>
    　　<property>
            <!--MapReduce JobHistory Server Web界面地址-->
    　　　 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    　　　 <value>hadoop:19888</value>
    　　</property>
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.joblist.cache.size</name>
            <value>15000</value>
        </property>
    </configuration>

yarn-site.xml   
    <configuration>
        <!-- 开启RM高可用 -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
        <!-- 指定RM的cluster id -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
            <value>yrc</value>
        </property>
        <!-- 指定RM的名字 -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
            <value>rm1,rm2</value>
        </property>
        <!-- 分别指定RM的地址 -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
            <value>slave1</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
            <value>slave2</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
            <value>slave1:8088</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
            <value>slave2:8088</value>
        </property>
        <!-- 指定zk集群地址 -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
            <value>hadoop:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
        </property>

        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
            <value>true</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
            <value>106800</value>
        </property>
        <!--启用自动恢复，当任务进行一半，rm坏掉，就要启动自动恢复，默认是false--> 
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
    
        <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群，默认是存放在FileSystem里面。--> 
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
            <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
        </property>
    </configuration>

workers 配置所有从属节点的主机名或 IP 地址，每行一个。所有从属节点上的 DataNode 服务和 NodeManager 服务都会被启动
    hadoop
    slave2
    slave3

Hbase配置说明

hbase-site.xml
	<configuration>
		<property>
			<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
			<value>false</value>
		</property>
		<property>
			<name>hbase.rootdir</name>
			<value>hdfs://mycluster/hbase</value>
		</property>
		<property>
			<name>hbase.cluster.distributed</name>
			<value>true</value>
		</property>
		<property>
			<name>hbase.master.maxclockskew</name>
			<value>180000</value>
	    </property>
		<property>
			<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
			<value>hadoop,slave1,slave2</value>
		</property>
		<property>
			<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
			<value>/usr/local/zookeeper/data</value>
		</property>
	</configuration>
hbase-env.sh
	export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
	export HBASE_MANAGES_ZK=false
regionservers
	hadoop
	slave1
	slave2
新建backup-masters
	slave1

Hive配置说明

服务端
<configuration>
    <property>
        <name>system:user.name</name>
        <value>${user.name}</value>
    </property>
    <!--hdfs上hive元数据存放位置 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/local/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.db.type</name>
        <value>mysql</value>
    </property>
    <!--连接数据库地址，名称 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop:3306/hive</value>
    </property>
    <!--连接数据库驱动 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <!--连接数据库用户名称 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
    </property>
    <!--连接数据库用户密码 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
    <!--客户端显示当前查询表的头信息 -->
    <property>
        <name>hive.cli.print.header</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!--客户端显示当前数据库名称信息 -->
    <property>
        <name>hive.cli.print.current.db</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

spark配置说明

spark-env.sh
	#指定默认master的ip或主机名
	export SPARK_MASTER_HOST=hadoop  
	#指定maaster提交任务的默认端口为7077    
	export SPARK_MASTER_PORT=7077 
	#指定masster节点的webui端口       
	export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 
	#每个worker从节点能够支配的内存数 
	export SPARK_WORKER_MEMORY=1g        
	#允许Spark应用程序在计算机上使用的核心总数（默认值：所有可用核心）
	export SPARK_WORKER_CORES=1    
	#每个worker从节点的实例（可选配置） 
	export SPARK_WORKER_INSTANCES=1   
	#指向包含Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录，运行在Yarn上配置此项   
	export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
	#指定整个集群状态是通过zookeeper来维护的，包括集群恢复
	export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop:2181,slave1:2181,slave2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
	
slaves
	hadoop
	slave1
	slave2

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