學習一個工具的最好途徑，就是使用它。在IT領域，在深入瞭解一個系統的原理、實現細節之前，應當先準備好它的運行環境或者源碼閱讀環境。如果能在實際環境下安裝和運行Spark，顯然能夠提升讀者對於Spark的一些感受，對系統能有個大體的印象，有經驗的工程師甚至能夠猜出一些Spark在實現過程中採用的設計模... ...
學習一個工具的最好途徑，就是使用它。這就好比《極品飛車》玩得好的同學，未必真的會開車，要學習車的駕駛技能，就必須用手觸摸方向盤、用腳感受剎車與油門的力道。在IT領域，在深入瞭解一個系統的原理、實現細節之前，應當先準備好它的運行環境或者源碼閱讀環境。如果能在實際環境下安裝和運行Spark，顯然能夠提升讀者對於Spark的一些感受，對系統能有個大體的印象，有經驗的工程師甚至能夠猜出一些Spark在實現過程中採用的設計模式、編程模型。
考慮到大部分公司在開發和生產環境都採用Linux操作系統，所以筆者選用了64位的Linux。在正式安裝Spark之前，先要找台好機器。為什麼？因為筆者在安裝、編譯、調試的過程中發現Spark非常耗費記憶體，如果機器配置太低，恐怕會跑不起來。Spark的開發語言是Scala，而Scala需要運行在JVM之上，因而搭建Spark的運行環境應該包括JDK和Scala。
本文只介紹最基本的與Spark相關的準備工作，至於Spark在實際生產環境下的配置，則需要結合具體的應用場景進行準備。
安裝JDK
自Spark2.0.0版本開始，Spark已經準備放棄對Java 7的支持，所以我們需要選擇Java 8。我們還需要使用命令getconf LONG_BIT查看linux機器是32位還是64位，然後下載相應版本的JDK並安裝。
下載地址：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html。
配置環境：
cd ~ vim .bash_profile
添加如下配置：
exportJAVA_HOME=/opt/java exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
輸入以下命令使環境變數快速生效：
source .bash_profile
安裝完畢後，使用java –version命令查看，確認安裝正常，如圖1所示。
圖1 查看java安裝是否正常
安裝Scala
由於從Spark 2.0.0開始，Spark預設使用Scala 2.11來編譯、打包，不再是以前的Scala 2.10，所以我們需要下載Scala 2.11。
下載地址：
http://www.scala-lang.org/download/
選擇Scala 2.11的版本進行下載，下載方法如下：
wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz
移動到選好的安裝目錄，例如：
mv scala-2.11.8.tgz~/install/
進入安裝目錄，執行以下命令：
chmod 755scala-2.11.8.tgz tar -xzvfscala-2.11.8.tgz
配置環境：
cd ~ vim .bash_profile
添加如下配置：
export SCALA_HOME=$HOME/install/scala-2.11.8 export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
輸入以下命令使環境變數快速生效：
source .bash_profile
安裝完畢後鍵入scala，進入scala命令行以確認安裝正常，如圖2所示。
圖2 進入Scala命令行
安裝Spark
Spark進入2.0時代之後，目前一共有兩個大的版本：一個是2.0.0，一個是2.1.0。本書選擇2.1.0。
下載地址：
http://spark.apache.org/downloads.html
下載方法如下：
wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz
移動到選好的安裝目錄，如：
mv spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz~/install/
進入安裝目錄，執行以下命令：
chmod 755 spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz tar -xzvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz
配置環境：
cd ~ vim .bash_profile
添加如下配置：
export SPARK_HOME=$HOME/install/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
輸入以下命令使環境變數快速生效：
source .bash_profile
安裝完畢後鍵入spark-shell，進入scala命令行以確認安裝正常，如圖3所示。
圖3 執行spark-shell進入Scala命令行
有了對spark運行環境的準備，下麵就可以來看看《Spark2.1.0之初體驗》
想要對Spark源碼進行閱讀的同學，可以看看《Spark2.1.0之代碼結構及載入Ecplise方法》
關於《Spark內核設計的藝術 架構設計與實現》
經過近一年的準備，基於Spark2.1.0版本的《Spark內核設計的藝術 架構設計與實現》一書現已出版發行，圖書如圖：
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