参考博文：
https://www.cnblogs.com/nucdy/p/6776187.html
一、 部署本地spark环境
1.下载并安装好jdk1.8，配置完环境变量。
2.Spark环境变量配置
- 下载：http://spark.apache.org/downloads.html
我下载的是spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz,spark版本是2.3，对应的hadoop版本是2.7.
- 解压
- 配置系统环境变量：
将F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7\bin添加到系统Path变量，同时新建SPARK_HOME变量，变量值为：F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
3.Hadoop相关包的安装（参考：https://www.cnblogs.com/wuxun1997/p/6847950.html ；https://blog.csdn.net/kaluoye/article/details/77984882）
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。
- 下载：http://hadoop.apache.org/releases.html
我下载的是hadoop-2.7.6.tar.gz.
- 解压
- 配置系统环境变量：
将相关库添加到系统Path变量中：F:\hadoop-2.7.6\bin；同时新建HADOOP_HOME变量，变量值为：F:\hadoop-2.7.6。
下载window下适应的包，包含了hadoop.dll和winutils。资源：http://pan.baidu.com/s/1jHVuaxg，下载解压后全部拷贝到hadoop解压后对应的bin文件夹。
- 配置hadoop的四个XML文件，我的路径为F:\hadoop-2.7.6\etc目录下
core-site.xml
fs.defaultFS
hdfs://localhost:9000
hdfs-site.xml
dfs.replication
1
dfs.namenode.name.dir
file:/hadoop/data/dfs/namenode
dfs.datanode.data.dir
file:/hadoop/data/dfs/datanode
mapred-site.xml
mapreduce.framework.name
yarn
yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
- 启动windows命令行窗口，进入hadoop-2.7.6\bin目录，执行下面2条命令，先格式化namenode再启动hadoop
F:\hadoop-2.7.6\bin>hadoop namenode -format此步会报错：Hadoop Error: JAVA_HOME is incorrectly set.
原因：由于我的jdk安装在c盘的programe files 目录下，JAVA_HOME 的值有空格，启动不了，可以把JAVA_HOME 改成C:\progra~1\XXX
(参考：https://blog.csdn.net/wen3011/article/details/54907731)
- 进入hadoop的sbin目录，运行start-all.cmd
F:\hadoop-2.7.6\sbin>start-all.cmd
F:\hadoop-2.7.6\sbin>jps
4944 DataNode
5860 NodeManager
3532 Jps
7852 NameNode
7932 ResourceManager
通过jps命令可以看到4个进程都拉起来了，到这里hadoop的安装启动已经完事了。
接着我们可以用浏览器到localhost:8088看mapreduce任务，到localhost:50070->Utilites->Browse the file system看hdfs文件。
如果重启hadoop无需再格式化namenode，只要stop-all.cmd再start-all.cmd就可以了。
上面拉起4个进程时会弹出4个窗口：DataNode；NameNode；NodeManager；ResourceManager，可以查看详细。
二、Python环境
Spark提供了2个交互式shell, 一个是pyspark(基于python), 一个是spark_shell(基于Scala). 这两个环境其实是并列的, 并没有相互依赖关系, 所以如果仅仅是使用pyspark交互环境, 而不使用spark-shell的话, 甚至连scala都不需要安装.
- 启动pyspark验证
在windows下命令行中启动pyspark,如图:
三、在pycharm中配置开发环境
1.配置Pycharm
打开PyCharm，创建一个Project。然后选择“Run” ->“Edit Configurations”
选择 “Environment variables” 增加SPARK_HOME目录与PYTHONPATH目录。
-
SPARK_HOME:Spark安装目录
-
PYTHONPATH:Spark安装目录下的Python目录
2.测试程序
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'kaylee'
import os
import sys
os.environ['SPARK_HOME']="F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.76"
sys.path.append("F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7\python")
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)
sys.exit(1)
如果程序可以正常输出: "Successfully imported Spark Modules"就说明环境已经可以正常执行。
注意，有一步很容易漏：
Settings->Project Structure->Add Content Root->F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7\python\lib\py4j-0.10.6-src.zip
注意：
可能会报没有 py4j ( 它是python用来连接java的中间件)
可以用命令安装：pip install py4j