1. Spark项目介绍
Spark是berkerly大学发起的一个开源项目，全部代码用scala编写，项目发起的目的是为了解决hadoop在处理迭代式计算模式上的不足；总的来说，MR的计算模式适合流式计算，但对于需要大量迭代计算的机器学习来说，hadoop的短板就很明显了，曾经用hadoop实现过k-means的算法，计算效率实在不敢恭维，大量的时间消耗在IO上了。Spark看到了这一点，通过将数据cache在内存里面，将数据和计算绑定的方式(这一点充分利用了scala这门语言的特性，比如闭包)，可以达到快速迭代计算的效果。另外Spark的作者还设计了一种RDD的数据结构，将job切分为stage，stage之间有dependence，这样这个Job就是一个DAG；如果某一个stage失败了，调度中心会根据dependence重新计算改stage，这样确保了集群的容错性。附：Spark项目的地址：https://github.com/mesos/spark。
Spark现在的运行有如下几种模式：
- local模式， 分为local模式和local cluster模式，区别在于前者是在本地开启多线程；后者则是在本地生成多个worker的actor，并绑定127.100.0.*到worker的actor上，模拟集群的运行，目前这个模式在finish job之后，会存在worker节点关闭失败的bug；
- 集群模式：mesos和standalone模式。mesos模式是指Spark需要运行在基于mesos的调度平台上，Job会提交到mesos平台，由mesos进行Job的调度；standalone模式，是Spark会独立启动一个master节点，改节点负责对集群中的workers节点的监控，以及提交到集群上的Jobs的调度；
该系列主要针对standalone模式进行简单的分析。
2. Spark的安装
scala项目的安装目前最好的管理工具是sbt，不过介于sbt语法比较晦涩，笔者推荐maven的管理和安装方式，目前的0.7.0版本已经支持通过maven管理整个项目了；安装前需要安装scala，maven；
下载安装：
1. git clone https://github.com/mesos/spark
2. mvn -Phadoop1 -DdisplayCmd=true install
3. Spark的启动
本文的master/work节点，配置在同一台机器上：
1. 首先需要确保ssh localhost能够实现无密码访问，配置方式如下，其中权限的设置很必要：
ssh-keygen -t rsa
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
chmod 700 ~/.ssh
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
2. 在$SPARK_HOME/conf目录下，新建slavers文件，localhost加入，另外编辑spark-env.sh添加
export SPARK_MASTER_IP=localhost
注：如果localhost不行的话，改为本地ip试试；
$SPARK_HOME/bin目录下有spark的启动脚本；
启动方式如下：
bin/start-all.sh
启动成功后，locahost:8080可以看到类似于hadoop的jobtracker的webui页面：
4. 运行样例
在$SPARK_HOME目录，执行如下命令：
./run spark.examples.SparkPi spark://localhost:7077 2
OK的话，就能看到运行日志，并且在webui页面可以看到Job的运行信息。
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