基础知识：

spark是基于内存的大数据框架，紧密集成、 时效高、可迭代。

spark是Scala写的，运行在JVM上。所以搭建spark环境需要安装jdk（1.7以上）、Scala、spark，hadoop环境不是必须的

下载的网址可以百度到，不再赘述。但是注意版本问题：（我的）spark-2.4 ----- scala-2.12

查看是否安装好

下载解压后需要配置环境变量

vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/home/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop-2.7.5

export SPARK_HOME=/home/spark
export SCALA_HOME=/home/scala

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin

注意刷新一下

source /etc/profile

然后进入spark的conf文件 复制一份spark-env.sh.template 为 spark-env.sh  然后在后面添加环境变量

export JAVA_HOME=/home/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop-2.7.5

export SCALA_HOME=/home/scala
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=SparkMaster
export SPARK_WORKER_MEMORY=4g

export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1

然后启动spark的start-all.sh  这个文件在spark的文件下

./sbin/start-all.sh

spark有两种shell:1）pyspark :python的shell  2)spark-shell :scala的shell

分别启动一下

关于spark-shell的命令简单练习一下

scala> val lines = sc.textFile("123.txt")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = 123.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

scala> lines.count()
res0: Long = 4

scala> lines.first()
res1: String = hello java

scala>:quit