你的問題是因為?start-all.sh?是?Hadoop 的啟動腳本（用于啟動 HDFS 和 YARN），而不是 Spark 的啟動腳本。而你已經通過?start-cluster.sh?啟動了 Hadoop 相關服務（HDFS/YARN），再次執行?start-all.sh?會導致服務重復啟動沖突。以下是解決方法：

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1. 如果想啟動 Spark 集群（Standalone 模式）

Spark 有自己獨立的啟動腳本，與 Hadoop 無關。你需要使用 Spark 的腳本：

步驟 1：停止 Hadoop 相關服務（如果不需要運行 Hadoop）

bash復制代碼

# 停止 Hadoop 服務（根據你的 start-cluster.sh 邏輯，可能需要自定義停止腳本）
stop-cluster.sh
# 或者手動停止 Hadoop 服務（如果 stop-cluster.sh 不存在）
stop-dfs.sh && stop-yarn.sh

步驟 2：啟動 Spark 獨立集群

bash復制代碼

# 啟動 Spark Master 和 Worker
# 進入 Spark 的 sbin 目錄（根據你的安裝路徑調整）
cd /bigdata/spark/sbin# 啟動 Spark 的 Master 和所有 Worker（需提前配置 workers 文件）
./start-all.sh

檢查 Spark 集群狀態

bash復制代碼

# 查看 Master 和 Worker 進程
jps | grep -E 'Master|Worker'# 訪問 Spark Web UI（默認端口 8080）
http://master:8080

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2. 如果要在 Hadoop YARN 上運行 Spark（推薦）

如果已經啟動了 Hadoop YARN，無需單獨啟動 Spark 集群，直接以 YARN 模式提交 Spark 任務即可：

提交 Spark 任務到 YARN

bash復制代碼

spark-submit \--class your.main.class \--master yarn \--deploy-mode client \/path/to/your-spark-job.jar

檢查 YARN 上的 Spark 任務

bash復制代碼

# 查看 YARN 任務列表
yarn application -list# 訪問 YARN Web UI（默認端口 8088）
http://master:8088

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3. 總結：關鍵區別

腳本/命令	歸屬	作用	使用場景
start-cluster.sh	自定義	啟動 Hadoop（HDFS/YARN）和 Zookeeper	需要 Hadoop 環境時
start-all.sh	Hadoop	啟動 HDFS 和 YARN	已廢棄，建議用?start-dfs.sh?和?start-yarn.sh
spark/sbin/start-all.sh	Spark	啟動 Spark 獨立集群的 Master 和 Worker	需要 Spark Standalone 集群時
spark-submit --master yarn	Spark	在 YARN 上運行 Spark 任務	已啟動 Hadoop YARN 時

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你的操作建議

1. 如果想用 Spark Standalone 集群：

   • 停止 Hadoop 服務：stop-cluster.sh?或?stop-dfs.sh && stop-yarn.sh
   • 啟動 Spark 集群：/bigdata/spark/sbin/start-all.sh

2. 如果已啟動 Hadoop YARN：

   • 直接提交 Spark 任務到 YARN，無需啟動 Spark 獨立集群：

     bash復制代碼

     spark-submit --master yarn ...

3. 避免混淆腳本：

   • 將 Hadoop 和 Spark 的?sbin?目錄加入環境變量，或使用全路徑執行腳本（如?/bigdata/spark/sbin/start-master.sh）。

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補充：停止沖突的 Hadoop 服務

如果已經誤啟動了重復的 Hadoop 服務，手動停止它們：

bash復制代碼

# 停止 HDFS
stop-dfs.sh# 停止 YARN
stop-yarn.sh# 停止 Zookeeper（根據你的腳本路徑）
/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.8.0/bin/zkServer.sh stop