1：准备环境

1：JDK1.8
2：Scala2.12.4
3：spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz预编译包

JDK1.8下载地址
Scala2.12.4下载地址
spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz下载地址

2:解压添加环境变量

2.1:配置JDK

  解压缩包，进入JDK下载目录：
  tar xvf  jdk-8u151-linux-x64.tar.gz -C 解压目录  
  配置环境变量，我个人不太建议直接通过编辑profile文件写入新的环境变量，我们可以通过建立脚本然后将脚本上传到/etc/profile.d目录下，通过source使其生效即可。

我们建立java.sh，下面的spark和scala通过相同的方式进行操作（路径应该替换成你的解压路径）。文件内容如下：

JAVA_HOME=/shaozhen/RunSpark/JRE/jdk1.8.0_151
JAVA_BIN=/shaozhen/RunSpark/JRE/jdk1.8.0_151/bin
PATH=$PATH:$JAVA_BIN
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH

将java.sh上传到/ect/profile.d目录下，

执行 source /etc/profile
执行 java -version如果出现下图结果，则说明安装成功

java正确安装

2.2:配置Scala

  解压缩包，进入Scala下载目录：
  tar xvf  scala-2.12.4.tgz  -C 解压目录  

我们建立scala.sh,文件内容如下（路径应该替换成你的解压路径）：

SCALA_HOME=/shaozhen/RunSpark/scala-2.12.4
PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
export SCALA_HOME  PATH

将scala.sh上传到/ect/profile.d目录下，

执行 source /etc/profile
执行 scala   -version如果出现下图结果，则说明安装成功

scala正确安装

2.3:配置Spark

  解压缩包，进入Spark下载目录：
  tar xvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz   -C 解压目录  

我们建立spark.sh,文件内容如下（路径应该替换成你的解压路径）：

SPARK_HOME=/shaozhen/RunSpark/spark2.2hadoop2.7
PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
export SPARK_HOME  PATH

将spark.sh上传到/ect/profile.d目录下，

执行 source /etc/profile
我们通过运行spark示例来检测是否存在问题，我们进入spark解压之后所在的目录，进入到bin目录，
执行  cd $SPARK_HOME/bin
执行 ./run-example SparkPi
下面我只截取了输出的结果，可以看到Pi is rougnly 3.13...,同时会输出较多的info信息。

image.png

我第一次在操作的时候遇到一个错误是：  java.net.UnknownHostException:iZuf615a8rio1i7qcps6npZ:iZuf615a8rio1i7qcps6npZ: Name or service not known
面对这种这种情况我们需要在hosts文件下加一行：
主机  iZuf615a8rio1i7qcps6npZ(该名称根据你的报错结果)
主机我们可以通过执行  ifconfig 获取，如下图所示：

image.png

我需要添加的内容就行：
172.19.9.68       iZuf615a8rio1i7qcps6npZ
执行 vim  /etc/hosts
添加一行 172.19.9.68       iZuf615a8rio1i7qcps6npZ
保存退出即可

2.4:Spark交互式变成体验

执行 spark-shell ，可看到（部分info信息可不用理会）

image.png

我们可以通过最简单的wordcount去体验，
scala> var testFile=sc.textFile("/shaozhen/SparkTest/text.txt")
testFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /shaozhen/SparkTest/text.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> testFile.count()
res3: Long = 7
启动后Master回启动一个HTTP WEB服务，方便我们查看Spark的工作状态，对应的端口在启动的日志里面都可以看到，如下图所示：

image.png

 我们访问红色标注的地址，就可以看到当前spark的运行状态，以及运行的Job，如下图所示：

image.png

备注信息

 到这里单机环境的Spark就算搭建完成了，后续就可以在这个基础上搭建分布式集群环境，集群环境下可能需要引入ZooKeeper,HDFS,Hadoop YARN一些子集群。