AS WE ALL KNOW，學機器學習的一般都是從python+sklearn開始學，適用於數據量不大的場景（這里就別計較“不大”具體指標是啥了，哈哈）
數據量大了，就需要用到其他技術了，如：spark, tensorflow，當然也有其他技術，此處略過一坨字...
先來看看如何讓這3個集成起來吧（WINDOWS環境）：pycharm(python開發環境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驅動、MASTER等)
download Anaconda, latest version, which 64bit support for windows, 這里必須安裝64位版本的Anaconda，因為后面tensorflow只支持64位的
https://www.continuum.io/downloads/
安裝Anaconda，都是默認選項就行
dowload pycharm from jetbrain site, and install (please do it by yourself)，這個很簡單，直接略過
接下來是下載spark，我下的是最新版2.1.0的 http://spark.apache.org/downloads.html
解壓縮后把它復制到一個容易找的目錄，我這是C:\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7
這個時候如果直接雙擊bin下的spark-shell.cmd文件的話是會報錯的，主要原因是沒有winutils.exe這東西(用來在windows環境下模擬文件操作的)，因此還需要做幾個小步驟才能正常啟動
1. 設置一個假的hadoop目錄，在這個目錄的bin下放剛才說的那個winutils.exe文件(需要自己創建bin目錄)
2. 設置環境變量HADOOP_HOME，值為這個假的hadoop目錄
3. 拷貝winutils.exe到這個bin里，下載
OK，這時可以雙擊spark-shell.cmd了，如下：
HOHO, ==，==，我們不是要搞PYTHON環境嘛，怎么搞scala了，別急，先搞scala是因為先要把基本的給走通，再去搞python環境的接口。
python接口的REPL是這個文件，pyspark.cmd，雙擊，也報錯...
別急，這里是因為python版本問題，anaconda最新版的python解釋器版本是3.6.1，這個版本的spark不支持，需要降低版本 到3.5
卸載python? 不用，用anaconda的環境切換就行了
1. 先創建一個新的開發環境: conda create -n my_new_env_python35
2. 激活這個新的開發環境: activate my_new_env_python35
3. 在這個新的開發環境中安裝python 3.5: conda install python=3.5
這時python3.5版本的解釋器就算是安裝完成了，默認目錄在C:\ProgramData\Anaconda3\envs\my_new_env_python35\python.exe
然后就是需要把spark的python支持包復制到相應的路徑中了，從下圖1復制到my_new_env_python35環境的Lib\site-packages目錄下
接下來需要把python默認版本改成python3.5，需要修改PATH路徑，把python3.5的路徑放在第一個查找路徑下就行了
然后就開始整pycharm開發環境了。
首先肯定是新建一個python項目了，然后改設置，用來指定python解釋器的路徑，菜單：File-->Settings
接着設置運行時候的配置參數
漏了python調用pyspark的代碼了，代碼如下：
import sys
from operator import add
from pyspark import SparkContext
if __name__ == "__main__":
sc = SparkContext(appName="PythonWordCount")
lines = sc.textFile('words.txt')
count=lines.count()
print(count)
counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
.map(lambda x: (x, 1)) \
.reduceByKey(add)
output = counts.collect()
for (word, count) in output:
print("%s: %i" % (word, count))
sc.stop()
至此，python環境算是搞定了。
