安装lib
材料:spark:/downloads.htmlhadoop:/releases.htmljdk:/technetwork/java/javase/downloads/index-jsp-138363.html
hadoop-commin:/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin/archive/master.zip(forwindows7)
需要下载对应的版本
步骤：a.安装jdk，默认步骤即可
b.解压spark（D:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7）
c.解压hadoop(D:\hadoop2.7)
d.解压hadoop-commin（forw7）
e.copyhadoop-commin/bintohadoop/bin（forw7）环境变量设置SPARK_HOME=D:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7
HADOOP_HOME=D:\hadoop2.7
PATHappend=D:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\bin;D:\hadoop2.7\binPython lib设置a.copyD:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\python\pysparkto[Your-Python-Home]\Lib\site-packages
b.pipinstallpy4j
c.pipinstallpsutil
(forwindows:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#psutil)Testing
cmd -> pyspark 不报错并且有相应的cmd
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-5-11更新
目前spark 不兼容 Python3.6 ，因此通过anaconda创建虚拟环境变量python3.5
之后开启安装之路：
1.查看操作系统：
2.下载以下两个文件的压缩文件zip.之后解压如下，并分别配置环境变量
3.配置环境变量：
同时在path中添加如下：
%SPARK_HOME%\bin
%SPARK_HOME%\sbin
%HADOOP_HOME%\bin
4 配置日志显示级别（可省略）
选择…\spark\conf\目录下log4j.properties.template，复制为log4j.properties
将log4j.properties中，”INFO, console”改为”WARN, console”
5【将pyspark文件放到python文件夹下、使用winutils.exe修改权限】
1，将spark所在目录下（比如我的是D:\Software\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\python）的pyspark文件夹拷贝到python文件夹下（我的是D:\Program Files\python3.5.3\Lib\site-packages）
具体目录要看大家自己安装的时候是放在哪的！
2，安装py4j库
一般的在cmd命令行下 pip install py4j 就可以。若是没有将pip路径添加到path中，就将路径切换到python的Scripts中，然后再 pip install py4j 来安装库。
3，修改权限
将winutils.exe文件放到Hadoop的bin目录下（我的是D:\Software\hadoop-2.7.3\bin），然后以管理员的身份打开cmd，然后通过cd命令进入到Hadoop的bin目录下，然后执行以下命令：
winutils.exe chmod 777 c:\tmp\Hive
注意：1，cmd一定要在管理员模式下！cmd一定要在管理员模式下！cmd一定要在管理员模式下！
2，‘C:\tmp\hive’，一般按照上面步骤进行了之后会自动创建的，一般是在Hadoop的安装目录下出现。但是若没有也不用担心，自己在c盘下创建一个也行。
关闭命令行窗口，重新打开命令行窗口，输入命令：pyspark
配置python 3
在D:\spark\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\bin中找到pyspark文件，采用notepad打开，并在其中增加
export PYSPARK_PYTHON
改为
export PYSPARK_PYTHON3
再次打开bin/pyspark即配置完成pyspark采用python3
通过以上操作完成.
下面来测试frompysparkimportSparkContextfrompysparkimportSparkContextasscfrompysparkimportSparkConf
conf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
sc=SparkContext.getOrCreate(conf)
rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd
print(rdd)
print(rdd.getNumPartitions())
输出结果：ParallelCollectionRDD[0]atparallelizeatPythonRDD.scala:4808
