背景：一，在用python编辑spark时，需要在windows本地搭建一套spark环境，然后将编辑好的.py上传到hadoop集群，再进行调用；二，在应用spark进行机器学习时，更多时候还是在windows环境下进行会相对比较方便。
组件准备：
- 1、Python3.6.7
- 2、JDK（本文中使用JDK1.8）
- 3、Scala（Scala-2.12.8）
- 4、Spark（spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.gz）
- 5、Hadoop（Hadoop 2.7）
- 6、winutils.exe
备注，尽量使用python3.6对应spark的2.4，不然会版本不兼容。本次安装采用的python3.6.7和spark2.4.5。
一，python的安装
在python的官网下载 https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/ 并进行安装，
安装，如果为自定义安装，需要自己配置一下相关的环境变量
查看是否安装成功，
二，JDK安装
JDK下载地址：https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html
安装完成以后，配置环境变量。配置环境变量的方法为电脑[右键]——>属性——>环境变量，编辑环境变量
配置Java环境变量主要有三个：
path中
其中Java_Home变量则为Java安装路径，CLASS_PATH可以看成Java安装目录下lib文件目录，Path一般为系统自带变量，修改时直接新增Java安装目录下的bin目录。
Java如果安装成功，则在cmd窗口中分别输入java 和javac，如果均出现如下图所示结果，则表示安装Java成功
3、Scala（Scala-2.12.8）
下载好后，进行安装，然后配置环境变量配置
安装好后运行cmd命令提示符，输入Scala后，如果能够正常进入到Scala的交互命令环境则表明安装成功
4、Spark（spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.gz），下载网址：https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/spark/
然后进行解压，我这里是解压到：D:\tools\spark
- 5、Hadoop（Hadoop 2.7）
由于spark是基于hadoop建立的，所以需要下载Hadoop，这里选择hadoop 2.7，然后下载后放到本地目录，和之前一样，设置相关的2个地方的环境变量即可！
然后在path里面
- 6、winutils.exe
还需要一个插件，winutil.exe，其下载位置在https://github.com/steveloughran/winutils ，对应的hadoop-2.7.1/bin下的
可以通过此方式查看环境变量是否该配置的都配置了
其他相关配置
1)，将spark所在目录下（比如我的是E:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python）的pyspark文件夹拷贝到python文件夹下（我的是E:\Anaconda2\Lib\site-packages），最好使用此方法进行安装pyspark
2)，安装py4j库，可以直接使用pip install py4j安装
3) 修改权限
将winutils.exe文件放到Hadoop的bin目录下，然后以管理员的身份打开cmd，然后通过cd命令进入到Hadoop的bin目录下，然后执行以下命令：
winutils.exe chmod 777 c:\tmp\Hive
这里的c:\tmp\Hive需要事先创建好。
4)验证pyspark启动
在cmd中进行验证pyspark是否成功
在安装或者使用过程中如出现
Python worker failed to connect back 和TypeError:an integer is required 均是说明版本不兼容