一、单机本地部署
1）官网地址：http://spark.apache.org/
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
3）下载地址：
https://spark.apache.org/downloads.html
https://archive.apache.org/dist/spark/
- 上传文件、解压缩、修改文件名
- 启动Spark
- spark-shell使用
- 入门案例：
注意：sc是SparkCore程序的入口；spark是SparkSQL程序入口；master = local[*]表示本地模式运行。
说明：本地模式下，默认的调度器为FIFO。
二、Standalone模式
Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎，构建一个由Master + Worker构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Spark来搭建一个集群，不需要借助Hadoop的Yarn和Mesos等其他框架。
- 集群规划
- 解压缩、修改文件名
- 进入Spark的配置目录/opt/module/spark-standalone/conf，修改slave文件，添加work节点，分发文件：
4. 启动spark集群
5. 测试
三、yarn模式
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。
- 上传文件、解压缩、修改文件名
- 修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml，添加下面内容，并分发文件
注意：生产环境视情况而定
3. 修改/opt/module/spark-yarn/conf/spark-env.sh，添加YARN_CONF_DIR配置，保证后续运行任务的路径都变成集群路径
4. 启动HDFS以及YARN集群
先启动zk，启动yarn，启动hdfs
5. 测试
