一.安装spark
1.1 下载并解压
官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html ，选择 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本后再下载：
解压安装包
# tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz
1.2 配置环境变量
vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH
#使得配置的环境变量立即生效：
source /etc/profile
1.3 Local模式
Local 模式是最简单的一种运行方式，它采用单节点多线程方式运行，不用部署，开箱即用，适合日常测试开发。
# 启动spark-shell
spark-shell --master local[2]
-
local：只启动一个工作线程；
-
local[k]：启动 k 个工作线程；
-
local[*]：启动跟 cpu 数目相同的工作线程数。
进入 spark-shell 后，程序已经自动创建好了上下文 SparkContext，等效于执行了下面的 Scala 代码：
val conf = new SparkConf().setAppName("Spark shell").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
二.词频统计案例
安装完成后可以先做一个简单的词频统计例子，感受 spark 的魅力。准备一个词频统计的文件样本 spark_test.txt，内容如下：
hadoop,spark,hadoop
spark,flink,flink,spark
hadoop,hadoop
在 scala 交互式命令行中执行如下 Scala 语句：
val file = spark.sparkContext.textFile("file:///data/yyy/spark_test.tx")
val wordCounts = file.flatMap(line => line.split(",")).map((word => (word, 1))).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect
执行过程如下，可以看到已经输出了词频统计的结果：
同时还可以通过 Web UI 查看作业的执行情况，访问端口为 4040：
