因为在虚拟机linux上已经部署好了spark，但是每次编写好spark的python脚本程序都得在虚拟机上测试，很麻烦，所以就在本地的win7系统下，结合pycharm开发工具，搭建可本地测试运行环境。

本地运行spark的python脚本程序，当然需要spark的相关环境，所以前提也要在本地win7下搭建好spark环境

【步骤思路如下】

 1. 搭建本地测试的spark环境
 2. 在pycharm 开发工具中配置spark环境指向，这样脚本运行时，就能成功调用spark的相关资源包。
 3. 编写好程序，运行

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【1搭建本地测试的spark环境】
为了避免版本不一致导致的问题，所以本地win下安装的spark版本和虚拟机上的spark版本一致。
spark 依赖scala scala 依赖jdk ，所以 jdk 和scala也都得配置安装。
虚拟机上的

    jdk1.7
    scala   2.11.8
    spark-2.0.1

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在本地window上安装版本最好也一致，如下图。

下载对应的window系统版本（jdk1.7的linux和window是不一样的， scala和spark在inux和window是一样的，因为jdk是为了实现系统平台无关性，所以跟系统有关，scala，spark是运行在jdk之上，已经是平台无关了）。配置jdk、scala、spark的相关环境变量。

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【2安装python环境】

不同的spark支持python版本有所不同，可以通过 spark目录/bin/pyspark.sh文件查看版本要求 。

if hash python2.7 2>/dev/null; then
  # Attempt to use Python 2.7, if installed:
  DEFAULT_PYTHON="python2.7"
else
  DEFAULT_PYTHON="python"
fi

最新版本3.6 好像也不怎么良好，python3.6环境中会报如下错误
TypeError: namedtuple() missing 3 required keyword-only arguments: 'verbose', 'rename', and 'module'。

所以安装2.7或则以上的，我选择的python 3.5版本
配置好python3.5 环境变量后，查看能否正常运行。

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【3安装配置pycharm】
下载安装好pychram（破解方法自行百度，学生的话，如果有学校邮箱的话，可以免费注册）
新建testspark的python项目，编写test.py脚本如下

import os
import sys
import re
try:
    from pyspark import SparkContext
    from pyspark import SparkConf
    print("Successfully imported Spark Modules")
except ImportError as e:
    print("Can not import Spark Modules", e)

选中tesy.py 右键选中执行【run ‘test.py’】 操作，会输出

Can not import Spark Modules No module named 'pyspark'

这就是代码中try操作未成功。加载spark的库文件失败

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark import SparkConf

需要配置运行尝试——spark库文件位置，配置如下：Run菜单栏——>Edit Configurations——>选中脚本文件tesy.py->Environment variables ——>添加spark环境变量——>apply 然后保存再次运行

//本地spark目录下的python位置及py4j的位置 

PYTHONPATH=C:\Java\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7\python;C:\Java\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7\python\lib\py4j-0.10.3-src.zip

//spark 目录位置
SPARK_HOME=C:\Java\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7

再次执行test.py

成功加载。就可以在本地测试spark代码了。

注意：因为配置的环境作用对象是当前py脚本，所以新建了py文件后，需要再次增加PYTHONPATH和SPARK_HOME环境变量。