前言
最近一直忙于和小伙伴倒腾着关于人工智能的比赛，一直都没有时间停下来更新更新我的博客。不过在这一个过程中，遇到了一些问题，我还是记录了下来，等到现在比较空闲了，于是一一整理出来写成博客。希望对于大家有帮助，如果在此有不对的地方，请大家指正，谢谢！
比赛遇到spark开启的问题
疑惑之处
在使用百度BMR的时候，出现了这样子一个比较困惑的地方。但百度那边帮我们初始化了集群之后，我们默认以为开启了spark集群了，于是就想也不想就开始跑我们的代码。可认真你就错了，发现它只是开启了local（即Master结点），其他的slaves结点并没有开启。于是我们不得不每一次都进入到Master的/opt/bmr/spark/conf/中去修改slaves文件，去把它里面最后的那个localhost删除，添加上slaves结点的hostname或者是IP。
原来的localhost：
改变成如下：
麻烦之处
最是麻烦的地方是，这个slaves文件，每次使用spark集群的时候都要去修改，非常不方便。在此吐槽一下百度BMR的不智能的地方。于是想，有木有好的办法可以让我们省去这样的麻烦呢？
使用脚本开启百度BMR的spark集群
观察Hadoop文件夹下的情况
在开启集群的时候，百度提供我们选择Hadoop的镜像版本，而这个Hadoop是必选的。前几篇博文里见到配置Hadoop的时候其实需要配置其他slaves的结点的。知道这个，就有点惊喜了，因为Hadoop下的slaves文件是长这样子的
观察spark文件夹下的情况
spark下的conf文件夹，一开始并没有slaves，我们需要从它的slaves.template拷贝过来
cp /opt/bmr/spark/conf/slaves.template /opt/bmr/spark/conf/slaves
使用脚本，拷贝slaves的hostname到spark下的slaves
我们需要做的是，获取Hadoop下slaves的slaves结点的hostname，进而拷贝到spark下的slaves文件的最后两行，拷贝之前，需要把spark的slaves的最后一行localhost给删除掉。那么有哪个shell指令可以帮我解决这个难题了？经过询问后台的大佬，以及晚上查阅，发现了sed这个指令可以帮助我们解决这个问题。
sed的介绍
取自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/13/2856901.html
[root@www ~]# sed [-nefr] [动作]选项与参数：-n ：使用安静(silent)模式。在一般 sed 的用法中，所有来自 STDIN 的数据一般都会被列出到终端上。但如果加上 -n 参数后，则只有经过sed 特殊处理的那一行(或者动作)才会被列出来。-e ：直接在命令列模式上进行 sed 的动作编辑；-f ：直接将 sed 的动作写在一个文件内， -f filename 则可以运行 filename 内的 sed 动作；-r ：sed 的动作支持的是延伸型正规表示法的语法。(默认是基础正规表示法语法)-i ：直接修改读取的文件内容，而不是输出到终端。动作说明： [n1[,n2]]functionn1, n2 ：不见得会存在，一般代表『选择进行动作的行数』，举例来说，如果我的动作是需要在 10 到 20 行之间进行的，则『 10,20[动作行为] 』function：a ：新增， a 的后面可以接字串，而这些字串会在新的一行出现(目前的下一行)～c ：取代， c 的后面可以接字串，这些字串可以取代 n1,n2 之间的行！d ：删除，因为是删除啊，所以 d 后面通常不接任何咚咚；i ：插入， i 的后面可以接字串，而这些字串会在新的一行出现(目前的上一行)；p ：列印，亦即将某个选择的数据印出。通常 p 会与参数 sed -n 一起运行～s ：取代，可以直接进行取代的工作哩！通常这个 s 的动作可以搭配正规表示法！例如 1,20s/old/new/g 就是啦！
使用sed写脚本
具体用到的有：
-i #因为信息我觉得不用输出到终端上d #需要删除localhost
这是删除localhost的：
sed -i '/localhost/d' /opt/bmr/spark/conf/slaves
追加slaves的hostname到spark的slaves最后
for slaves_home in `cat /opt/bmr/hadoop/etc/hadoop/slaves`doecho $slaves_home >> /opt/bmr/spark/conf/slavesdone
最后spark下的slaves文件是这样子的
完整的代码如下
echo "Starting dfs!"/opt/bmr/hadoop/sbin/start-dfs.shecho "*******************************************************************"echo "Starting copy!"cp /opt/bmr/spark/conf/slaves.template /opt/bmr/spark/conf/slavesecho "Copy finished!"echo "Writing!"sed -i '/localhost/d' /opt/bmr/spark/conf/slavesfor slaves_home in `cat /opt/bmr/hadoop/etc/hadoop/slaves`doecho $slaves_home >> /opt/bmr/spark/conf/slavesdoneecho "*******************************************************************"echo "Starting spark!"/opt/bmr/spark/sbin/start-all.shecho "*******************************************************************"echo "Watching the threads"jps
查看到Master进程已经开启了，就大功告成了！
结言
只要把上面的代码保存到一个.shell文件下。给它加上可运行的权限，然后就大功告成了。理论上，百度BMR的spark的路径都是一致的，因而都能通用，希望能减轻大家每次配置的烦恼。
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