说起大数据开发，必然就会提到Spark，在这片博文中，我们就介绍一下Spark的安装和配置。
这是Centos7开发环境系列的第三篇，本篇的安装会基于之前的配置进行，有需要的请回复搭建centos7的开发环境1-系统安装及Python配置、搭建centos7的开发环境2-单机版Hadoop2.7.3配置。
安装Spark
这里说明一下各种软件的版本号：
open-JDK: 1.8.0
Hadoop: 2.7.3
scala: 2.11.8
Spark: 2.1.0
scala
- 下载 sacla2.11.8
- 解压安装，并配置环境变量
tar -zxvf scala-2.11.8.tgz
sudo mv scala-2.11.8 /usr/scala
spark
- 下载 spark 2.1.0
- 解压安装，并配置环境变量
tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
sudo mv spark-2.1.0 /usr/spark
vim /etc/profile
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export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"
SCALA_HOME=/usr/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
SPARK_HOME=/usr/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
========================
source /etc/profile
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export SCALA_HOME=/usr/scala
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.121-0.b13.el7_3.x86_64
export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1
export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/hadoop/etc/hadoop
配置完成之后，启动命令
/usr/hadoop/sbin/start-all.sh
/usr/spark/sbin/start-all.sh
打开链接 http://127.0.0.1:8080/，现在可以看到：
在终端分别输入spark-shell和pyspark都运行正常。
wordcount测试
创建数据集
在spark官网拷贝了一个网页作为数据源创建words.txt作为输入数据，并导入hdfs.
touch words.txt
vim words.txt
cd /usr/hadoop/sbin
hadoop fs -mkdir hdfs://localhost:9000/input
hadoop fs -put /home/kejun/words.txt hdfs://localhost:90000/input
pyspark
现在进入pyspark的界面：
textFile=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/input/words.txt")
counts = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/input/out")
在hdfs的filesystem可以下载到wordcount结果
spark安装成功啦～
