Anaconda中配置Pyspark的Spark开发环境--详解！
这篇文章，真的经历了很长时间，本身对java和电脑的环境变量不熟悉，走了很多弯路，以此记录下安装的新路历程，分享给大家。
目录
4.3拷贝pyspark到site-packages文件夹下
1.在控制台中测试ipython是否启动正常
既然要在Anaconda中配置spark，那么，anaconda的安装就不再赘述了，默认是有的。
这里先检查ipython是否正常，cmd命令窗口，输入，ipython，如下就证明可用。
2.安装JDK
这里主要讲，JDK的环境配置。
2.1JAVA_HOME
首先，确定自己jdk的位置，然后配置系统变量，如下：蓝色部分写自己的地址
2.2CLASSPATH
增加：%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;即可
2.3Path
增加：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;%SPARK_HOME%\bin;即可
上面三个变量加好之后，测试一下：
2.4测试
java命令：
javac命令：
这就证明成功了！
3.安装Spark并配置环境变量
3.1下载
spark 官网地址：https://spark.apache.org/downloads.html
下载需要的版本
3.2解压到指定目录
我这里是放到了下面的目录
3.3配置环境变量
3.3.1SPARK_HOME
3.3.2Path
增加：%SPARK_HOME%\bin;
4.Pyspark配置
4.1配置如下系统变量
按照图中配置即可：
按照图中配置即可：
增加：%SPARK_HOME%\python\lib\py4j;%SPARK_HOME%\python\lib\pyspark;
4.2修改spark\conf下的spark-env文件
这里路径，写自己的anaconda路径
export PYSPARK_PYTHON=/C:/ProgramData/Anaconda3
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/C:/ProgramData/Anaconda3
export PYSPARK_SUBMIT_ARGS='--master local[*]'
4.3拷贝pyspark到site-packages文件夹下
首先找到自己路径下的文件：
拷贝到自己的anaconda文件下：
5.测试Pyspark是否安装成功
我在第一次测试时，由于java_home环境变量配置不对，所以报错：
unsupported major.minor version 52.0
这是因为：项目编译得到的class文件的版本高于运行环境中jre的版本号，高版本JDK编译的class不能在低版本的jvm虚拟机下运行，否则就会报这类错，因此无法运行！49，50，51，52是Java编译器内部的版本号，版本对应信息如下：
Unsupported major.minor version 52.0 对应于 JDK1.8（JRE1.8）
Unsupported major.minor version 51.0 对应于 JDK1.7（JRE1.7）
Unsupported major.minor version 50.0 对应于 JDK1.6（JRE1.6）
Unsupported major.minor version 49.0 对应于 JDK1.5（JRE1.5）
我刚开始配置的是jre1.7因此报错，改成1.8就可以了，也是我上面java_home配置的。
配置成功后，输入pyspark会自动跳转到jupyternotebook页面上：
在jupyter里面测试：这就证明成功了！