官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html ，选择 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本后再下载：
解压安装包：
# tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz# vim /etc/profile添加环境变量：
export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH使得配置的环境变量立即生效：
# source /etc/profileLocal 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]
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)安装完成后可以先做一个简单的词频统计例子，感受 spark 的魅力。准备一个词频统计的文件样本 wc.txt，内容如下：
hadoop,spark,hadoop
spark,flink,flink,spark
hadoop,hadoop在 scala 交互式命令行中执行如下 Scala 语句：
val file = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/app/wc.txt")
val wordCounts = file.flatMap(line => line.split(",")).map((word => (word, 1))).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect执行过程如下，可以看到已经输出了词频统计的结果：
同时还可以通过 Web UI 查看作业的执行情况，访问端口为 4040：
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，如果你想使用 Scala 语言进行开发，则需要搭建 Scala 语言的开发环境。
Scala 的运行依赖于 JDK，所以需要你本机有安装对应版本的 JDK，最新的 Scala 2.12.x 需要 JDK 1.8+。
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。
在 IDEA 中依次点击 File => New => Project 选项卡，然后选择创建 Scala—IDEA 工程：
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。
方式一是 Scala 官方安装指南里使用的方式，但下载速度通常比较慢，且这种安装下并没有直接提供 Scala 命令行工具。所以个人推荐到官网下载安装包进行安装，下载地址：https://www.scala-lang.org/download/
这里我的系统是 Windows，下载 msi 版本的安装包后，一直点击下一步进行安装，安装完成后会自动配置好环境变量。
由于安装时已经自动配置好环境变量，所以 IDEA 会自动选择对应版本的 SDK。
在工程 src 目录上右击 New => Scala class 创建 Hello.scala。输入代码如下，完成后点击运行按钮，成功运行则代表搭建成功。
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。
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：
另外在 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。
更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目： 大数据入门指南
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