手上有5台服务器，准备建个集群。
准备工作：
hostname *** #配置HOST
vi /etc/hosts #配置IP和HOST映射
.ssh/authorized_keys #配置SSH通道
第一次尝试：
最方便的当然是用 Ambari (Apache Software Foundation 下的一个顶级项目)可视化安装，
访问 http:// host:8080 使用默认的 admin & admin 登陆，点击 Launch Install Wizard 进入安装向导程序;
基本配置，包括节点的 hostname、key;
选择要安装的服务，如HDFS、Yarn、Zookeeper、Hive、Spark等;
对每个服务进行配置操作，选择每个服务的 Master & Slave 安装在哪些节点上;
开始安装，显示成功或失败的结果及日志。
详细：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/
但是小润在安装的时候进度总卡住，然后因为超时就 failed 了，好气啊。
第二次尝试
自己手动搭建咯...
注意：
学校的镜像源
#wget 安装包
http://mirrors.hust.edu.cn/apache/
配置环境变量
vi ~/.bashrc
export JAVA_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_77
export JRE_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_77/jre
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.0
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/build:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.9-src.zip:$PYTHONPATH
安装 Java
安装 Scala
安装 Hadoop 及配置
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
#具体修改见下面的链接
vi core-site.xml
vi hdfs-site.xml
vi yarn-site.xml
vi hadoop-env.sh
vi slaves
cd $HADOOP_HOME
#启动
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
安装 Spark 及配置
spark的3种运行模式： Standalone Deploy Mode 、 Apache Mesos 、 Hadoop YARN
cd $SPARK_HOME/conf
#具体修改见下面的链接
vi spark-env.sh
vi slaves
cd $SPARK_HOME
#启动
sbin/start-all.sh
详细：http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/
Master 上的进程：
[email protected]:~# jps
9824 Master
9219 NameNode
9402 SecondaryNameNode
9546 ResourceManager
12494 Jps
其中一个 Slave 上的进程：
[email protected]:~# jps
18212 Worker
18057 NodeManager
17946 DataNode
18461 Jps
接下来就可以使用 hdfs ，然后 spark submit 了。
手动安装一番过后，小润更好地理解了集群配置，稍稍体会到了运行机制。
续：
接下来配置了 zeppelin 的 interpreter，交互式地来操作(支持Spark、Scala、SQL等)
有意思的进展 持续更新