这里只使用Spark的Python操作和接口，其他语言应为不熟悉，所以先不写在这里。

Spark 部署

可以直接从官方网站下载 pre-build 版本，可以直接在电脑上运行，离线安装也是可以的，比如说针对Python 2.7的link。

解压：

tar zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

解压之后，其目录为如下：

$ ls

LICENSE		README.md	conf		jars		sbin

NOTICE		RELEASE		data		licenses	yarn

R		bin		examples	python

其中的几个目录可以先认识一下：

• bin : 这个目录中包含用来和Spark交互的可执行文件。
• README.md : 是一个Spark 的说明文件。
• examples : 包含一些可以查看和运行的例子程序，对学习Spark的API很有帮助。

Spark 的 Python Shell

在Spark的目录下，执行：

./bin/pyspark

即可载入Python Shell，成功之后的界面如下：

到这就代表Spark完成了部署，可以使用 Control + D 退出 SparkShell。

第一段小程序

在解释器中执行下面的一段程序试试：

>>> lines = sc.textFile("README.md")

>>> pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

上面两行代码分别为：

1. 通过 SparkContext 对象 sc ，从README.md文件创建一个 文本文件类型的 RDD。
2. 从名为 lines 的RDD中 筛选出 包含字符串"Python"的行，组成新的RDD。

下面解释 RDD 和 SparkContext 这两个名词：

• SparkContext : 从上层来看，每个Spark应用都有一个驱动程序来发起集群上的各种并行操作。驱动程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作。在这个例子中，实际的驱动程序就是SparkShell本身，你只需要输入想要运行的操作就可以了。shell启动的时候已经自动创建了一个SparkContext对象，名字为sc。
• RDD : 在Spark中，我们通过对分布式数据集的操作来表达我们的计算意图，这样的数据集被称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)，简称RDD。

然后可以用执行 .first() 和 .count() 两个方法来查看：