单机版安装：



1，首先看看有没有安装scala，如果没有下载sparkhomepage所要求的scala版本进行安装，其实安装scala也就是将scala的tgz文件解压，然后将/etc/profile中的环境变量设置一下，如：



    exportSCALA_HOME=/home/casa/spark/spark_amp/scala-2.9.3
    export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

2，对SPARK_HOME下的conf中的spark-env.sh.template文件进行更名，更改为spark-env.sh并且将SCALA_HOME加入到其中。

3， 然后回到SPARK_HOME，执行sbt/sbt updatecompile进行联网安装，注意一定要联网，因为SPARK当中的依赖的一些包还要下载。在此过程中，spark依赖的一些包会被下载存放在用户根目录中的.ivy2目录中，sbt相关的会放在根目录的.sbt当中，在.sbt中还会下载scala的一个版本（不知道为什么这么做，是自己下载的scala版本和spark对应版本的scala的需求不一致吗？）。这步很慢，根据网速大概需要半个小时到一个小时，同时还有个问题就是，在这个过程中，会有错误出现，这些错误都是twitter4j的包不能下载，在高版本的spark中会出现这种情况，因为有了spark-streaming的加入，spark要和twitter的接口相连，翻墙解决或者单独下载twitter包。

4，安装完毕之后，可以通过spark-shell进行交互式数据挖掘的应用，./spark-shell命令可以进入到spark的shell环境中，也可以直接跑spark当中自带的例子程序，./runspark.examples.SparkLRlocal[2]，这个是逻辑回归的例子程序。如果这个例子能够跑成功，再试试用spark写一些机器学习的应用，首先我们要将spark整个core达成一个包放在classpath下面，在SPARK_HOME中使用sbt/sbtassembly命令，可以在core/target/spark-core-assembly-0.4-SNAPSHOT.jar找到打成的jar文件。将这个jar文件放到classpath中就可以写类似于hadoop一样的应用，例如机器学习中的迭代计算kmeans和LR，在你跑./runspark.examples.SparkLR local[2]的时候，可能会出现Exception in thread"main"java.lang.NullPointerException的错误，解决方法是在用户环境变量中设置SPARK_EXAMPLES_JAR环境变量。


集群版安装：

在单机版安装完事之后，然后配置两个文件，最基本的spark集群就能用了

这两个文件就是：slaves和spark-env.sh。slaves里面配置的是所有slaves的ip地址，spark-env.sh有master的ip地址，java环境变量，scala环境变量


shark安装：

在上面的都安装完事之后，配置一个文件即可使用

这个文件是shark-env.sh。这个文件中有java的环境变量，spark的目录，等等