【Hadoop】
1.首先，准备好Hadoop安装包和JDK的安装与配置
2.建立各个机器之间的ssh信任关系，即互信
3.修改hadoop配置文件
【core、hdfs、yarn、mapred】
默认配置文件：core-default.xml、hdfs-default.xml、mapred-default.xml、yarn-default.xml
特定配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml
特定配置文件会覆盖默认的配置项
【core-site.xml】
是整个Hadoop通用的配置，集群的每个主机都存在。
分布式文件系统名字、临时目录以及其他与网络配置相关的参数
【hdfs-site.xml】
配置HDFS系统的运行时属性和各个数据节点上文件的物理存储相关的属性
主-辅节点存放元数据文件表(fsimage文件)的目录
主-辅节点存储元数据事务处理文件(edits文件)的目录
默认数据块大小
数据块备份数量
名称节点和数据节点通信的服务器线程数，默认为10
【mapred-site.xml】
保护了与CPU、内存、磁盘I/O和网络相关的参数
任务是本地作业执行器还是提交到yarn集群
运行Map或Reduce任务的JVM堆大小
运行Map和Reduce任务的容器的内存大小
存储中间数据文件的本地目录
作业跟踪器(YARN)的服务器进程数量
任务重试的最大次数
【yarn-site.xml】
配置由YARN框架提供的通用服务守护进程的属性，比如资源管理器和节点管理器
运行资源管理器的主机名以及端口号
启动容器的最大最小内存量和虚拟CPU内核数
【Spark】
在有JDK和Hadoop的基础上，安装Scala
修改配置文件
【spark属性、环境变量、日志配置】
属性可以直接在sparkconf上配置给sparkcontext
spark shell和spark-submit工具支持两种方式动态加载配置，第一种是命令行选项，第二种运行./bin/spark-submit实现
当然spark-submit也会在conf/spark-defaults.conf中读取配置选项
driver程序运行时需要的cpu内核数和内存数
每个executor进程使用的内存数
