1.Spark概述
- Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。
- Spark提供了一种基于内存的分布式计算模型，能够在大规模数据集上进行高效的数据处理、机器学习和图形计算等任务。
- Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R等，同时也提供了丰富的API和工具，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，方便开发人员进行数据处理和分析。
- Spark的优势在于其处理速度快、易于使用、可扩展性好，已经被广泛应用于大数据领域。
2.安装Java JDK
首先需要安装Java JDK，Spark运行需要Java 8或以上版本。可以从Oracle官网下载Java JDK安装包，安装过程中需要设置环境变量JAVA_HOME.
2.1 Java环境变量:
| JAVA_HOME | C:\java\jdk1.8.0_201 |
| 在PATH中添加 | %JAVA_HOME%\bin |
3.下载Spark
在Spark官网下载Spark二进制包，选择适合自己系统的版本，下载后解压到本地目录。
官网地址：http://spark.apache/
4.配置Spark环境变量
注意：如果下载的Spark版本>=2.3，建议进一步添加环境变量SPARK_LOCAL_HOSTNAME，值为localhost
| 系统环境变量中 | 添加SPARK_HOME | 值为Spark解压后的目录路径 如：D:\spark |
| 在Path中 | %SPARK_HOME%\bin | %SPARK_HOME%\sbin |
在环境变量配置完之后再进行文件配置:
1.进入Spark的配置目录conf，复制一个log4j.properties.template文件并命名为log4j.properties，打开log4j.properties文件，进行如下修改
将配置文件中的：# log4j.rootCategory=INFO, console
修改为：log4j.rootCategory=WARN, console
2.在Spark的配置目录conf，复制一个spark-env.sh.template文件并命名为spark-env.sh，打开并增加以下一行代码。
SPARK_LOCAL_IP = 127.0.0.1
5.配置Hadoop环境变量
如果使用Hadoop作为分布式文件系统，需要配置Hadoop环境变量.
| 系统环境变量中 | HADOOP_HOME | 值为Hadoop解压后的目录路径， 如:D:\A1,hadoop3.1.0\hadoop |
| 在Path中 | %HADOOP_HOME%\bin |
6.测试Spark安装
win+R打开命令行窗口，输入spark-shell，如果出现Spark的交互式Shell，则说明Spark安装成功。
7.配置IDE开发环境
可以使用Eclipse或IntelliJ IDEA等IDE进行Spark开发，需要安装Scala插件和Spark插件。
安装步骤：
1.安装Scala插件：在IDE中选择菜单Help -> Eclipse Marketplace，搜索Scala插件，安装后重启IDE。
2.安装Spark插件：在IDE中选择菜单File -> Settings -> Plugins，搜索Spark插件，安装后重启IDE。
8.开始Spark开发
完成以上步骤后，就可以开始Spark开发了。可以使用Spark Shell或IDE进行开发和调试，也可以使用maven或sbt等构建工具进行项目管理和打包。