下面详细讲解有关Hadoop2.6.0上的spark1.5.2集群如何搭建。
一、Spark安装前提
安装Spark之前需要先安装Hadoop集群，因为之前已经安装了hadoop，所以我直接在之前的hadoop集群上安装spark，选择master以及slave安装spark集群。
二、Spark安装步骤：
1.下载scala-2.11.7.tgz
http://www.scala-lang.org/download/2.11.7.html
2.下载spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz(之前安装的hadoop是2.6.0的)
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz
3.安装Scala（在master上）：
cd /home/hadoop
tar -zxvf scala-2.11.7.tgz -C ~/local/opt
修改环境变量，添加SCALA_HOME，并修改PATH即可：
[hadoop@master ~]$ vim ~/.bashrc
将scala添加到环境变量中
export SCALA_HOME=/home/hadoop/local/opt/scala-2.11.7
并修改环境变量：
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin:$HBASE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
使配置立即生效：
source ~/.bashrc
验证是否安装成功
scala –version
显示如下：
Scala code runner version 2.11.7 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
4.将/home/hadoop/local/opt/scala-2.11.7从master复制到另外一台机器slave上。
cd local/opt
scp -r scala-2.11.7 hadoop@slave:local/opt
5.安装Spark（在master上）：
cd /home/hadoop
tar -zxvf spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz -C ~/local/opt
修改环境变量：将SPARK_HOME添加进去，并修改PATH即可。
[hadoop@master ~]$ vim ~/.bashrc
将spark添加到环境变量中
export SPARK_HOME=/home/hadoop/local/opt/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6
并修改环境变量：
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin:$HBASE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin
是配置立即生效：
source ~/.bashrc
6. 修改配置文件
6.1 修改spark-env.sh配置文件：
cd /home/hadoop/local/opt/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh
在后面追加
###jdk dir
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
###scala dir
export SCALA_HOME=/home/hadoop/local/opt/scala-2.11.7
###the ip of master node of spark
export SPARK_MASTER_IP=192.168.42.128
###the max memory size of worker
export SPARK_WORKER_MEMORY=512m
###hadoop configuration file dir
export HADOOP_PREFIX=/home/hadoop/local/opt/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_PREFIX/etc/hadoop
6.2 修改slaves文件
cd /home/hadoop/local/opt/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/conf
cp slaves.template slaves
vim slaves
添加如下（可能有默认localhost，将其改成master）：
master
slave
7.将/home/hadoop/local/opt/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6复制到slave
cd local/opt
scp -r spark-1.5.2-bin-hadoop2.6 hadoop@slave:local/opt
8.到此Spark集群搭建完毕。
9.启动Spark集群：
启动Spark之前需要先将hadoop的dfs以及yarn启动。
[hadoop@master ~]$ start-all.sh
[hadoop@master ~]$ local/opt/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh
启动所有服务之后，在命令行输入jps，显示如下：
比hadoop集群启动时多了Master和worker
输入如下命令
cd /home/hadoop/local/opt/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin
spark-shell
出现scala>时说明成功。
在浏览器中输入192.168.42.128:8080时，会看到如下图，有两个Worker
在浏览器中输入192.168.42.128:4040
出现如图：
三、运行实例wordcount实例：
hadoop fs -mkdir /user/spark
vim word.txt #输入一段英文
hadoop fs -put word.txt /user/spark/word.txt
hadoop fs -cat /user/spark/word.txt
scala>var textcount=sc.textFile("hdfs://master:8020/user/spark/word.txt").filter(line=>line.contains("wh")).count()
显示结果如下：
