目录

一、理论知识

二、部署环境

三、部署流程

3.1、创建Anaconda的环境，安装Anaconda3工具

 3.2、部署Java环境、Scala环境，添加环境变量

 3.3、创建Spark的环境，建立新项目

 3.4、输入代码，进行验证

四、总结

一、理论知识

     Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的高级工具，包括用于 SQL 和结构化数据处理的Spark SQL 、用于机器学习的MLlib、用于图形处理的 GraphX，以及用于增量计算和流处理的结构化流。(详细的理论可以翻阅官网手册)

 关于我使用的版本的介绍。（一定要看官方手册，针对具体问题具体分析。自己在博客找了很多文档，都不适合自己环境。挖坑几天了，费时费力。）

官方地址Overview - Spark 3.1.2 Documentation

二、部署环境

Windowns10，Anaconda3（自带python3.7，R语言），jdk-8u341-windows-x64、scala-2.12.8.msi、pyspark3.1.2

三、部署流程

3.1、创建Anaconda的环境，安装Anaconda3工具

这里可以看我的博客，基本上从官网下载，基本上都是默认安装

Python-IDE舍弃Pycharm追求Anacanda之旅_业里村牛欢喜的博客-CSDN博客

（注意添加python路径给系统中）

 3.2、部署Java环境、Scala环境，添加环境变量

下载java程序包，Scala的程序包。

傻瓜式默认安装java程序包，在添加系统路径，这里我是安装在C盘路径下面。（默认安装C盘下）

Scala 默认安装路径，在系统变量中添加

 3.3、创建Spark的环境，建立新项目

打开Anaconda3的工作平台，创建一个项目环境。

这里选择创建名字，记得把python3.7+R语言都勾选上。

在项目中，选择pyspark模块进行安装，这里可以选择3.1.2版本。

 打开终端，测试一下Java路径和scala路径，验证是否环境变量配置是否正常。

 验证配置环境变量是否正常了，在新的环境下面输入变量。

 3.4、输入代码，进行验证

使用jupyter nootbook

 创建一个新的脚本文件

输入Spark测试代码，进行运行。(如果Spark安装成功的话，代码不会运行错误。)

 Jubyter nootbook运行日志，显示无异常。

 spark测试代码片段：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext('local')
doc = sc.parallelize([['a', 'b', 'c'], ['b', 'd', 'd']])
words = doc.flatMap(lambda d: d).distinct().collect()
word_dict = {w: i for w, i in zip(words, range(len(words)))}
word_dict_b = sc.broadcast(word_dict)

def wordCountPerDoc(d):
    dict = {}
    wd = word_dict_b.value
    for w in d:
        if wd[w] in dict:
            dict[wd[w]] += 1
        else:
            dict[wd[w]] = 1
    return dict

print(doc.map(wordCountPerDoc).collect())
print("successful!")

挖坑经历：

        这里演示一下换另外一个环境进行测试，在sklearn中进行测试。在sklearn环境中，我没有安装R语言，但是环境配置都是正常的了。

每次运行时候就报错，这里报错之后，jubyter nootbook就停止工作需要重启。

 然后我们来看看jubyter的日志。分析一下日志，jubyter从启动到创建脚本，各种都正常，但是运行代码之后，系统一直报错。系统平台截止。从日志上面分析，系统一直提示我们安装的python环境和pyspark的环境不相匹配。我试了很多遍，不管是用spark什么版本都不对。最后是按照官网手册建立R语言，运行才正常。

四、总结

1、看官方手册，按照spark对应的版本需要的插件进行安装。博客千万条，不一定适合自己的环境。

2、java,scala是必要的插件，我第一次使用pyspark时，就报错缺少java的环境支持，我按照完java环境，就提示另外错误。

3、hadoop不需要安装，官网手册里面写到不要安装。很多博客里面还要安装hadoop，winutils,还需要将winutils的文件安装到hadoop路径下面。

参考文献：

Windows环境下Anaconda 安装R＋Python3.5详细过程 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

spark安装_Spark从零开始-慕课网

Overview - Spark 3.1.2 Documentation

Python运行spark时出现版本不同的错误_善守的大龙猫的博客-CSDN博客

https://www.jianshu.com/p/a3af36409e0b

pyspark入门教程_wapecheng的博客-CSDN博客_pyspark

最后

以上就是知性发卡为你收集整理的Anaconda3使用Spark的正确方法一、理论知识二、部署环境三、部署流程四、总结的全部内容，希望文章能够帮你解决Anaconda3使用Spark的正确方法一、理论知识二、部署环境三、部署流程四、总结所遇到的程序开发问题。

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