（作者：陳玓玏）

環境安裝

命令列中輸入java –version，看是否能正確輸出版本資訊，不能則需要安裝，可以自己搜尋一下Windows下java環境的安裝。

Scala安裝

Spark安裝

下載地址：http://spark.apache.org/downloads.html

我選擇的版本是spark-2.3.2-bin-hadoop2.7，下載後解壓，並把bin資料夾的路徑新增到環境變數的系統變數path中，如下：

此時即可使用spark，在命令列輸入spark-shell，結果如下：

（這個圖是另一個版本的，主要是為了說明沒安裝hadoop時候存在的問題）

這一步可能出現一個問題，就是報“此時不應有 java jdk1.8.0_152”的錯誤，可能是環境變數中JAVA_HOME有不可識別字符，考慮更換一下jdk檔案放置的路徑，比如我把jdk從C:\Program Files (X86)換到了C:\Program Files，然後對應地修改JAVA_HOME就可以正常輸入spark-shell了，最好是存放jdk的地址中都不要有空格。（參考文章：

此時的spark不是完整版的，因為還沒有安裝hadoop，所以是不能使用hadoop的功能，如果想要進一步提高使用效率，需要安裝hadoop。

安裝Hadoop

下載地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
選擇一個版本的Hadoop下載到本地，並解壓，然後設定環境變數。這裡的環境變數有些不一樣，不僅要改path變數，還要新增一個HADOOP_HOME的變數。HADOOP_HOME設定為hadoop的根目錄C:\Program Files\hadoop-2.7.7，path中新增C:\Program Files\hadoop-2.7.7\bin。

$ls  #檢視git路徑下有些什麼檔案
$cd winutils   #開啟下載的winutils資料夾
$pwd   #檢視資料夾的路徑

找到這個路徑後，在路徑下找到對應版本的hadoop資料夾下的bin資料夾，替換你所使用的hadoop的bin資料夾，然後安裝就完成了~

完成後輸入spark-shell結果如下：

就不會提示winutils不能執行了。

視覺化spark管理介面

輸入以下網址即可檢視：

使用pyspark互動
在命令列視窗中輸入pyspark即可，結果如下：

在anaconda中使用pyspark

開啟spyder，在選單欄中找到tools-PYTHONPATH_manager，新增spark下的python路徑和python/lib路徑，如下圖：

在執行時如果報錯sc沒有被定義。
程式中要加入下面的一段即可。

from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("test")
sc = SparkContext(conf=conf)