要在分布式计算环境中安装CaffeOnSpark，需要确保系统环境满足基本要求，并按照步骤完成依赖安装、源码编译及配置,以下是详细的安装教程：
检查系统环境，CaffeOnSpark支持Linux系统（如CentOS 7.0+或Ubuntu 16.04+），建议使用Java 1.8或更高版本、Python 2.7或3.6、Spark 2.1+以及Hadoop 2.7+，确保已安装GCC 4.8+、CMake 3.10+、CUDA 8.0+（若使用GPU加速）和cuDNN 5.1+，需要提前安装好Caffe，建议使用Caffe的Python接口版本,并确保其与系统Python环境兼容。
安装依赖软件，以CentOS系统为例，通过yum安装基础依赖：sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel python-devel numpy protobuf-devel protobuf-compiler boost-devel hdf5-devel snappy-devel leveldb-devel gflags-devel glog-devel，对于Ubuntu系统，可使用sudo apt-get install替换对应的包名，安装完成后，验证Python环境是否已安装numpy、protobuf等库，若无则通过pip install numpy protobuf安装。
下载并编译CaffeOnSpark，从GitHub克隆最新源码：git clone https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark.git，进入项目目录后，执行git submodule update --init --recursive初始化子模块，创建编译目录并进入：mkdir build && cd build，使用CMake生成Makefile，命令为cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install -DCUDA_ARCH_NAME=All -DUSE_NCCL=ON，其中/path/to/install为自定义安装路径，编译过程通过make -j$(nproc)（Linux）或make -j$(sysctl -n hw.ncpu)（macOS）加速，编译完成后执行make install安装到指定目录。
配置环境变量是关键步骤，在~/.bashrc或~/.profile中添加以下内容：
export CAFFEONSPARK_HOME=/path/to/install export PATH=$CAFFEONSPARK_HOME/bin:$PATH export PYTHONPATH=$CAFFEONSPARK/python:$PYTHONPATH export LD_LIBRARY_PATH=$CAFFEONSPARK/lib:$LD_LIBRARY_PATH
保存后执行source ~/.bashrc使配置生效，需配置Spark和Hadoop的环境变量，确保SPARK_HOME和HADOOP_HOME已正确设置。
验证安装是否成功，进入CaffeOnSpark的examples目录，运行测试脚本：./run_caffe_on_spark.sh -mode test，若输出包含测试通过信息，则表示安装成功，常见问题包括：编译时提示缺少依赖，需返回补充安装；或运行时出现CUDA库版本不匹配,需统一CUDA和cuDNN版本。
以下为相关问答FAQs：
Q1: 编译CaffeOnSpark时出现“undefined reference to caffe::...”错误，如何解决？
A1: 此类错误通常是由于Caffe与CaffeOnSpark的版本不匹配或链接问题导致，需确保Caffe已正确编译并安装到系统路径，或通过CMake参数-DCaffe_DIR=/path/to/caffe/build指定Caffe的安装路径，同时检查LD_LIBRARY_PATH是否包含Caffe的库路径,并重新编译CaffeOnSpark。
Q2: 在Spark集群上运行CaffeOnSpark任务时，提示“ClassNotFoundException: caffe.Net”，如何处理？
A2: 该错误通常是因为Spark无法找到CaffeOnSpark的Python依赖包，需将CaffeOnSpark的Python目录（$CAFFEONSPARK/python）打包并分发到集群所有节点的Python路径中，或通过--py-files参数指定Python包路径。spark-submit --py-files $CAFFEONSPARK/python/caffeonspark.zip ...。
