虽然要学习spark，选择linux的版本更合适，之前在台式机上配置了centos的虚拟机并安装了hadoop和spark，可是无奈笔记本性能不行，如果安装虚拟机会很卡，所以只能在windows中安装spark加以练习

1.1、jdk安装

安装Oracle下的jdk，我安装的是jdk 1.7，安装完新建系统环境变量JAVA_HOME，变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”，视自己安装路劲而定。

同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C:\Program Files\Java\jre7\bin。

1.2 spark环境变量配置

去http://spark.apache.org/downloads.html网站下载相应Hadoop对应的版本，我下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz，spark版本是1.6，对应的hadoop版本是2.6

解压下载的文件，假设解压 目录为：D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6。将D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\bin添加到系统Path变量，同时新建SPARK_HOME变量，变量值为：D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6

1.3 hadoop工具包安装

spark是基于hadoop之上的，运行过程中会调用相关hadoop库，如果没配置相关hadoop运行环境，会提示相关出错信息，虽然也不影响运行，但是这里还是把hadoop相关库也配置好吧。

1.3.1 去下载hadoop 2.6编译好的包,从官网选择合适的版本 http://hadoop.apache.org/releases.html，我下载的是hadoop-2.6.0.tar.gz，

1.3.2 解压下载的文件夹，将相关库添加到系统Path变量中：D:\hadoop-2.6.0\bin；同时新建HADOOP_HOME变量，变量值为：D:\hadoop-2.6.0

（就算不用分布式系统也一定要安装hadoop，否则无法运行单机版spark，强烈建议用迅雷下载以上软件，直接下载会很慢）

2.1 安装python,并添加到系统变量path中：C:\Python27和C:\Python27\Scripts

2.2 重复1.2和1.3步骤

2.3 将spark目录下的pyspark文件夹（D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\pyspark）复制到python安装目录C:\Python27\Lib\site-packages里（若使用的是anaconda，则放到anaconda相应文件夹下）

2.4 在cmd命令行下运行pyspark，然后运行pip install py4j安装相关库。 

完成上述步骤后一定要重启电脑！！

2.5 使用spyder/pycharm，输入以下代码就可以使用spark了：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf =SparkConf().setMaster("local").setAppName("MY First App") 
sc = SparkContext(conf = conf)

若报错：无法找到winutils.exe，则上网找相应的文件放到Hadoop/bin目录下即可

若报错：无法连接Java服务器，

则使用Eclipse或者Java运行下列程序，从Python/share中导入py4j0.9.jar，启动Java服务即可解决上述问题：

import py4j.GatewayServer;

public class myTest {

    public static void main(String[] args) {
        myTest app = new myTest();
        // app is now the gateway.entry_point
        GatewayServer server = new GatewayServer(app);
        server.start();
    }
}