【机器学习大数据篇】Windows和PC机上搭建Spark+Python开发环境的详细步骤
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准备工作
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查看操作系统的版本信息：计算机>>右键“属性”>>查看版本信息，如Windows10专业版64位。
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安装Anaconda
1.1 下载
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注意选择与操作系统匹配的版本，截止写本教程时，官方版本为Anaconda5.0.1，内部封装的为Python3.6，也可根据需要下载封装其他版本Python的Anaconda3
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下载地址为：https://www.anaconda.com/download/
1.2 安装
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根据安装向导逐步进行，注意安装路径中的文件夹名称不要存在空格
1.3 配置环境变量
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配置系统变量PATH，添加…\Anaconda3\Scripts及…\Anaconda3（根据安装路径确定）
【注意】此图PATH变量中也显示了后续安装过程中添加的信息
1.4 测试
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测试Python：在cmd中输入Python命令，查看Python版本信息
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测试Conda：在cmd中输入conda或pip命令，查看具体信息
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安装Java
2.1 下载
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下载JDK8，选择与操作系统匹配的版本，注意勾选同意其使用协议后下载
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下载地址为：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
2.2 配置环境变量
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新建系统变量JAVA_HOME，值为Java安装路径
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新建系统变量CLASSPATH，值为“.%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar”（注意最前面的圆点）
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配置系统变量PATH，添加%JAVA_HOME%\bin及%JAVA_HOME%\jre\bin
2.3 测试
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在cmd中输入java –version命令，查看Java版本信息
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安装Spark
3.1 下载
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下载Spark2.2.0，注意与操作系统版本一致
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下载地址为：http://spark.apache.org/downloads.html
3.2 安装
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只需解压程序包，并拷贝至存放路径，注意安装路径中的文件夹名称不要存在空格
3.3 配置环境变量
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新建系统变量SPARK_HOME，值为Spark安装路径
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配置系统变量PATH，添加%SPARK_HOME%\bin及%SPARK_HOME%\sbin
3.4 配置日志显示级别
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选择…\spark\conf\目录下log4j.properties.template，复制为log4j.properties
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将log4j.properties中，"INFO, console"改为"WARN, console"
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配置Hadoop支持模块
4.1 下载
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下载Hadoop支持模块
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下载地址为：https://github.com/LemenChao/Introduction-to-Data-Science/blob/master/Hadoop/hadoop.dll-and-winutils.exe-for-hadoop2.7.3-on-windows_X64-master.zip
4.2 安装
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只需解压程序包，并拷贝至存放路径，注意安装路径中的文件夹名称不要存在空格
4.3 配置环境变量
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新建系统变量HADOOP_HOME，值为Hadoop安装路径
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配置系统变量PATH，添加%HADOOP_HOME%\bin
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测试Spark
5.1 测试spark
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在cmd中输入spark-shell，查看Spark版本信息
5.2 测试pyspark
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在cmd中输入pyspark，查看Pyspark版本信息
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运行示例代码
6.1 将...\spark\python\pyspark文件夹拷贝至...\Anaconda3\Lib\site-packages文件夹***意安装路径）
6.2 安装python的py4j库，Py4j可以使运行于python解释器的python程序动态的访问java虚拟机中的java对象。
6.3 运行示例代码
END
转自https://mp.weixin.qq.com/s/Bt6qrE3sGUSCm_BaA33C6A