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1.安装好JDK
定安ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景，ssl证书未来市场广阔！成为成都创新互联公司的ssl证书销售渠道，可以享受市场价格4-6折优惠！如果有意向欢迎电话联系或者加微信：13518219792（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！下载并安装好jdk-12.0.1_windows-x64_bin.exe，配置环境变量：
新建系统变量JAVA_HOME，值为Java安装路径
新建系统变量CLASSPATH，值为 .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;(注意最前面的圆点)
配置系统变量PATH，添加 %JAVA_HOME%bin;%JAVA_HOME%jrebin
在CMD中输入：java或者java -version，不显示不是内部命令等，说明安装成功。
2.安装Hadoop，并配置环境变量
下载hadoop：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz
解压hadoop-2.7.7.tar.gz特定路径，如：D:\adasoftware\hadoop
添加系统变量HADOOP_HOME：D:\adasoftware\hadoop
在系统变量PATH中添加：D:\adasoftware\hadoop\bin
安装组件winutils：将winutils中对应的hadoop版本中的bin替换自己hadoop安装目录下的bin
3.Spark环境变量配置
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。
下载对应hadoop版本的spark：http://spark.apache.org/downloads.html
解压文件到：D:\adasoftware\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
添加PATH值：D:\adasoftware\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7\bin;
新建系统变量SPARK_HOME：D:\adasoftware\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7;
4.下载安装anaconda
anaconda集成了python解释器和大多数python库，安装anaconda 后不用再安装python和pandas numpy等这些组件了。下载地址。最后将python加到path环境变量中。
5.在CMD中运行pyspark，出现类似下图说明安装配置正常：
出现这种warning是因为JDK版本为12，太高了，但是不影响运行。没有影响。
6.在pycharm中配置spark
打开PyCharm，创建一个Project。然后选择“Run” ->“Edit Configurations”–>点击+创建新的python 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
选择 File->setting->你的project->project structure
右上角Add content root添加：py4j-some-version.zip和pyspark.zip的路径(这两个文件都在Spark中的python文件夹下)
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7.测试是否配置成功，程序代码如下，创建一个python程序放进去就可以：
import os
import sys
# Path for spark source folder
os.environ['SPARK_HOME'] = "D:\adasoftware\spark"
# Append pyspark to Python Path
sys.path.append("D:\adasoftware\spark\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)
若程序正常输出: "Successfully imported Spark Modules"就说明环境已经可以正常执行。
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