安装Spark
找到所需的Spark安装包
进入Spark官方下载界面，并选择对应的Spark版本(一般选择的type是Pre-built for Apache Hadoop 2.7)，点击链接后，会进入到镜像列表，选择其中一个链接就ok了
命令行安装配置Spark
假设链接为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz，那么按照下列步骤即可
- 下载
.tgz文件 - 解压
- 改权限(这里直接设置成root，方便使用，在生产环境会有运维专门负责权限配置)
- 把
spark目录/bin加入PATH变量
# 创建文件夹
mkdir spark-files
# 下载
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
# 解压
tar zxvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
# 改权限
sudo chown -R root spark-3.1.2-bin-hadoop3.2
sudo chgrp -R root spark-3.1.2-bin-hadoop3.2
# 加入PATH变量
export SPARK_HOME=/home/ubuntu/spark-learn/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH
# 更新配置
source /etc/profile现在，Spark就安装好了。
启动Spark(Local模式)
Local 模式是最简单的一种运行方式，它采用单节点多线程方式运行，不用部署，开箱即用，适合日常测试开发。
# 启动spark-shell
spark-shell --master local[2]- local：只启动一个工作线程；
- local[k]：启动 k 个工作线程；
- local[*]：启动跟 cpu 数目相同的工作线程数。
进入 spark-shell 后，程序已经自动创建好了上下文 SparkContext，等效于执行了下面的 Scala 代码：
val conf = new SparkConf().setAppName("Spark shell").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)Spark操作案例——词频统计
安装完成后可以先做一个简单的词频统计例子，假设有个文件 words.txt内容如下：
hello world
hello friend
hello my friend
hello那么，在spark-shell里面做词频统计，可以用如下代码
// 本地读取文件 words.txt
val file = spark.sparkContext.textFile("file:///home/ubuntu/words.txt")
// 统计单词数量
val wordCounts = file.flatMap(line => line.split(",")).map((word => (word, 1))).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect
配置IDEA Scala开发环境
Spark 是基于 Scala 语言进行开发的，分别提供了基于 Scala、Java、Python 语言的 API，如果想使用 Scala 语言进行开发，则需要搭建 Scala 语言的开发环境。
前置条件
Scala 的运行依赖于 JDK，所以需要本机有安装对应版本的 JDK，最新的 Scala 2.12.x 需要 JDK 1.8+。
安装Scala插件
IDEA 默认不支持 Scala 语言的开发，需要通过插件进行扩展。打开 IDEA，依次点击 File => settings=> plugins 选项卡，搜索 Scala 插件 (如下图)。找到插件后进行安装，并重启 IDEA 使得安装生效。
创建Scala项目
在 IDEA 中依次点击 File => New => Project 选项卡，然后选择创建 Scala—IDEA 工程：
下载Scala SDK
此时看到 Scala SDK 为空，依次点击 Create => Download ，选择所需的版本后，点击 OK 按钮进行下载，下载完成点击 Finish 进入工程。
创建Hello World
在工程 src 目录上右击 New => Scala class 创建 Hello.scala。输入如下代码，完成后点击运行按钮，成功运行则代表搭建成功。
object Hello extends App {
println("Hello world!")
}
切换Scala版本
在日常的开发中，由于对应软件（如 Spark）的版本切换，可能导致需要切换 Scala 的版本，则可以在 Project Structures 中的 Global Libraries 选项卡中进行切换。
可能出现的问题
在 IDEA 中有时候重新打开项目后，右击并不会出现新建 scala 文件的选项，或者在编写时没有 Scala 语法提示，此时可以先删除 Global Libraries 中配置好的 SDK，之后再重新添加：
最后，在 IDEA 中以本地模式运行 Spark 项目是不需要在本机搭建 Spark 和 Hadoop 环境的。