一、下载解压
二、配置
（假设已经配置了Java、Hadoop）
1、环境变量
2、spark配置
进入spark安装目录，复制文件
编辑spark-env.sh文件，在文件中添加如下信息（括号中路径为Hadoop的路径），有了下面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中读取数据。如果没有配置上面信息，Spark就只能读写本地数据，无法读写HDFS数据。
3、运行自带案例
接下来会出现版一大堆信息
4、启动spark（没有启动Hadoop）
spark-shell命令及其常用的参数如下：
spark-shell --master <master-url>
Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的Master URL的值。Master URL可以是以下任一种形式：
（1） local 使用一个Worker线程本地化运行SPARK(完全不并行)
（2） local[*] 使用逻辑CPU个数数量的线程来本地化运行Spark
（3） local[K] 使用K个Worker线程本地化运行Spark（理想情况下，K应该根据运行机器的CPU核数设定）
（4） spark://HOST:PORT 连接到指定的Spark standalone master。默认端口是7077.
（5）yarn-client 以客户端模式连接YARN集群。集群的位置可以在HADOOP_CONF_DIR 环境变量中找到。
（6） yarn-cluster 以集群模式连接YARN集群。集群的位置可以在HADOOP_CONF_DIR 环境变量中找到。
（7） mesos://HOST:PORT 连接到指定的Mesos集群。默认接口是5050。
获取帮助信息
spark-shell --help
在Spark中采用本地模式启动Spark Shell的命令主要包含以下参数：
–master：这个参数表示当前的Spark Shell要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动spark-shell，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core)；
–jars： 这个参数用于把相关的JAR包添加到CLASSPATH中；如果有多个jar包，可以使用逗号分隔符连接它们；
通过下面命令启动spark-shell环境：
spark-shell
该命令省略了参数，这时，系统默认是“spark-shell –master local[*]”，也就是说，是采用本地模式运行，并且使用本地所有的CPU核心。
退出：
scala>:quit