在开始安装Spark和Hadoop分布式集群之前，您需要确保您的系统满足以下要求：
- 硬件资源：每个节点应具备足够的硬盘空间（至少300GB）和内存（至少64GB）。
- 软件环境：已安装Java 1.8环境。
接下来，按照以下步骤进行操作：
- 先装java1.8环境：给各个节点上传jdk-8u131-linux-x64.rpm到/home目录下。使用rpm命令进行安装。
- 安装Spark：将spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz上传到各个节点的/home目录下，解压该压缩文件并重命名为spark。配置环境变量，将spark/bin目录添加到PATH中。
- 安装Hadoop：将hadoop-2.7.3.tar.gz上传到各个节点的/home目录下，解压该压缩文件并重命名为hadoop。配置环境变量，将hadoop/bin目录添加到PATH中。
- 配置Hadoop集群：编辑hadoop/etc/hadoop/core-site.xml文件，设置集群的HDFS NameNode和DataNode地址。同时，编辑hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml文件，设置HDFS的存储路径和其他相关参数。
- 配置Spark集群：编辑spark/conf/spark-defaults.conf文件，设置Spark的Master和AppName等参数。同时，编辑spark/conf/spark-env.sh文件，设置环境变量，如JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。
- 启动Hadoop和Spark集群：在主节点上运行start-dfs.sh和start-yarn.sh命令来启动Hadoop集群；在Spark主节点上运行./sbin/start-all.sh命令来启动Spark集群。在浏览器中访问Hadoop和Spark的Web界面，检查集群状态。
- 测试Hadoop和Spark：编写一个简单的MapReduce程序或Spark程序进行测试，确保集群正常运行。
通过以上步骤，您已经成功搭建了Spark+Hadoop分布式集群。在实际应用中，您需要根据业务需求进行优化和调整，如调整JVM参数、配置数据存储路径等。同时，还需要注意集群的安全性和稳定性，定期备份数据和监控集群状态。
希望本文能为您在安装Spark+Hadoop分布式集群的过程中提供有价值的参考。如有任何疑问或需要进一步帮助，请随时联系我们。