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由于Spark是用Scala来写的，所以Spark对Scala肯定是原生态支持的，因此这里以Scala为主来介绍Spark环境的搭建，主要包括四个步骤，分别是：JDK的安装，Scala的安装，Spark的安装，Hadoop的下载和配置。为了突出”From Scratch”的特点（都是标题没选好的缘故），所以下面的步骤稍显有些啰嗦，老司机大可不必阅读，直接跳过就好。
这里我省略掉了jdk的安装和配置。
二. Scala的安装
首先从DOWNLOAD PREVIOUS VERSIONS下载到对应的版本，在这里需要注意的是，Spark的各个版本需要跟相应的Scala版本对应，比如我这里使用的Spark 1.6.2就只能使用Scala 2.10的各个版本，目前最新的Spark 2.0就只能使用Scala 2.11的各个版本，所以下载的时候，需要注意到这种Scala版本与Spark版本相互对应的关系。我这里现在用的是Scala 2.10.6，适配Spark从1.3.0到Spark 1.6.2之间的各个版本。在版本页面DOWNLOAD PREVIOUS VERSIONS选择一个适合自己需要的版本后，会进入到该版本的具体下载页面，如下图所示，记得下载二进制版本的Scala，点击图中箭头所指，下载即可：
下载得到Scala的msi文件后，可以双击执行安装。安装成功后，默认会将Scala的bin目录添加到PATH系统变量中去（如果没有，和JDK安装步骤中类似，将Scala安装目录下的bin目录路径，添加到系统变量PATH中），为了验证是否安装成功，开启一个新的cmd窗口，输入scala然后回车，如果能够正常进入到Scala的交互命令环境则表明安装成功。如下图所示：
如果不能显示版本信息，并且未能进入Scala的交互命令行，通常有两种可能性：
- Path系统变量中未能正确添加Scala安装目录下的bin文件夹路径名，按照JDK安装中介绍的方法添加即可。
- Scala未能够正确安装，重复上面的步骤即可。
三. Spark的安装
Spark的安装非常简单，直接去Download Apache Spark。有两个步骤：
- 选择好对应Hadoop版本的Spark版本，如下图中所示；
- 然后点击下图中箭头所指的
spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz，等待下载结束即可。
这里使用的是Pre-built的版本，意思就是已经编译了好了，下载来直接用就好，Spark也有源码可以下载，但是得自己去手动编译之后才能使用。下载完成后将文件进行解压（可能需要解压两次），最好解压到一个盘的根目录下，并重命名为Spark，简单不易出错。并且需要注意的是，在Spark的文件目录路径名中，不要出现空格，类似于“Program Files”这样的文件夹名是不被允许的。
解压后基本上就差不多可以到cmd命令行下运行了。但这个时候每次运行spark-shell（spark的命令行交互窗口）的时候，都需要先cd到Spark的安装目录下，比较麻烦，因此可以将Spark的bin目录添加到系统变量PATH中。例如我这里的Spark的bin目录路径为D:Sparkin，那么就把这个路径名添加到系统变量的PATH中即可，方法和JDK安装过程中的环境变量设置一致，设置完系统变量后，在任意目录下的cmd命令行中，直接执行spark-shell命令，即可开启Spark的交互式命令行模式。
四．HADOOP下载
系统变量设置后，就可以在任意当前目录下的cmd中运行spark-shell，但这个时候很有可能会碰到各种错误，这里主要是因为Spark是基于Hadoop的，所以这里也有必要配置一个Hadoop的运行环境。在Hadoop Releases里可以看到Hadoop的各个历史版本，这里由于下载的Spark是基于Hadoop 2.6的（在Spark安装的第一个步骤中，我们选择的是Pre-built for Hadoop 2.6），我这里选择2.6.4版本，选择好相应版本并点击后，进入详细的下载页面，如下图所示，选择图中红色标记进行下载，这里上面的src版本就是源码，需要对Hadoop进行更改或者想自己进行编译的可以下载对应src文件，我这里下载的就是已经编译好的版本，即图中的’hadoop-2.6.4.tar.gz’文件。
下载并解压到指定目录，然后到环境变量部分设置HADOOP_HOME为Hadoop的解压目录，我这里是F:Program Fileshadoop，然后再设置该目录下的bin目录到系统变量的PATH下，我这里也就是F:Program Fileshadoopin，如果已经添加了HADOOP_HOME系统变量，也可以用%HADOOP_HOME%in来指定bin文件夹路径名。这两个系统变量设置好后，开启一个新的cmd，然后直接输入spark-shell命令。
正常情况下是可以运行成功并进入到Spark的命令行环境下的，但是对于有些用户可能会遇到空指针的错误。这个时候，主要是因为Hadoop的bin目录下没有winutils.exe文件的原因造成的。这里的解决办法是：
- 去 https://github.com/steveloughran/winutils 选择你安装的Hadoop版本号，然后进入到bin目录下，找到winutils.exe文件，下载方法是点击winutils.exe文件，进入之后在页面的右上方部分有一个Download按钮，点击下载即可。
- 下载好winutils.exe后，将这个文件放入到Hadoop的bin目录下，我这里是F:Program Fileshadoopin。
- 在打开的cmd中输入
F:Program Fileshadoopinwinutils.exe chmod 777 /tmp/hive
这个操作是用来修改权限的。注意前面的F:Program Fileshadoopin部分要对应的替换成实际你所安装的bin目录所在位置。
经过这几个步骤之后，然后再次开启一个新的cmd窗口，如果正常的话，应该就可以通过直接输入spark-shell来运行Spark了。
正常的运行界面应该如下图所示：
从图中可以看到，在直接输入spark-shell命令后，Spark开始启动，并且输出了一些日志信息，大多数都可以忽略，需要注意的是两句话：
Spark context available as sc.
SQL context available as sqlContext.
Spark context和SQL context分别是什么，后续再讲，现在只需要记住，只有看到这两个语句了，才说明Spark真正的成功启动了。
五. Python下的PySpark
针对Python下的Spark，和Scala下的spark-shell类似，也有一个PySpark，它同样也是一个交互式的命令行工具，可以对Spark进行一些简单的调试和测试，和spark-shell的作用类似。对于需要安装Python的来说，这里建议使用Python(x,y)，它的优点就是集合了大多数的工具包，不需要自己再单独去下载而可以直接import来使用，并且还省去了繁琐的环境变量配置，下载地址是Python(x,y) - Downloads，下载完成后，双击运行安装即可。因为本教程主要以Scala为主，关于Python的不做过多讲解。
并且，pyspark的执行文件和spark-shell所在路径一致，按照上述方式解压好spark后，可以直接在cmd的命令行窗口下执行pyspark的命令，启动python的调试环境。
但是如果需要在python中或者在类似于IDEA IntelliJ或者PyCharm等IDE中使用PySpark的话，需要在系统变量中新建一个PYTHONPATH的系统变量，然后
PATHONPATH=%SPARK_HOME%python;%SPARK_HOME%pythonlibpy4j-0.10.4-src.zip
设置好后，建议使用PyCharm作为IDE（因为IDEA IntelliJ的设置繁琐很多，没耐心了设置一堆参数啦，哈哈哈）
六. 小结
至此，基本的Spark本地调试环境便拥有了，对于初步的Spark学习也是足够的。但是这种模式在实际的Spark开发的时候，依然是不够用的，需要借助于一个比较好用的IDE来辅助开发过程。下一讲就主要讲解ItelliJ IDEA以及Maven的配置过程。
七. Tips
- 血的教训：永远不要在软件的安装路径中留有任何的空格
- 网上找Hadoop 2.7.2的winutils.exe找不到的时候，直接用2.7.1的winutils.exe，照样能用
（2017.06.14更新）
参考
- PATH and CLASSPATH（Oracle官方给出的一些关于Path和CLASSPATH的解释，推荐）
- Difference among JAVA_HOME,JRE_HOME,CLASSPATH and PATH
- Java中设置classpath、path、JAVA_HOME的作用
- Why does starting spark-shell fail with NullPointerException on Windows?(关于如何解决启动spark-shell时遇到的NullPointerException问题)