一、安装jdk1.8

1.jdk下载

首先要保证电脑上安装了jdk，这里下载jdk1.8，可以去官网下载，也可以使用我分享的文件
链接：https://pan.baidu.com/s/1MErkVhORho7tp3Eg97a9Aw
提取码：1234
下载后完成后全部无脑下一步就行，不用修改安装路径，占不了多少c盘空间。

2.环境变量配置

从1.8版本开始会默认在path中添加环境变量
在cmd中输入以下命令

可以正常显示版本就没有问题
这里可以在配置一个JAVA_HOME
环境变量配置的具体步骤如下
我的电脑 - 属性 - 高级系统设置 - 环境变量

点击下面的新建，创建JAVA_HOME，jdk安装路径不知道的可以去Path环境变量中查看一下。

二、安装Hadoop2.7

1.下载并安装Hadoop2.7

可以去官网下载，也可以使用我的分享
链接：https://pan.baidu.com/s/1npJeWvcIzhh0lip5dOcshA
提取码：1234

下载完成后解压到一个目录下就行，建议专门找一个盘或者一个目录，用来存放Hadoop以及接下来要安装的两个包

2.下载winutils

使用我的分享
链接：https://pan.baidu.com/s/1BNya_X5gT3IIU0qMpFC5tw
提取码：1234
下载完成后找到相应的Hadoop版本，这里我们安装的是2.7.1

进入该目录，将bin目录下的所有内容复制，粘贴到Hadoop安装目录的bin目录下，添加或替换一些文件

3.配置Hadoop环境变量

同jdk环境变量的配置相同
首先配置HADOOP_HOME

然后配置Path，点击新建，浏览Hadoop目录

4.修改hadoop.env.cmd

打开Hadoop安装目录，我的是G:\hadoop-2.7.1\etc\hadoop
找到hadoop.env.cmd文件，用记事本打开，修改下面的内容，可以使用相对路径，也可以使用绝对路径，这里使用绝对路径。

由于默认的jdk目录Program Files 有空格，所以修改为以上内容，点击保存。

三、安装python3.6

由于版本问题，使用Hadoop2.7和spark2.4版本只能使用python3.6，所以需要安装python3.6
建议使用anaconda来下载python。anaconda的下载和安装网上教程很多，这里不再赘述。
首先打开Anaconda Navigator

点击environments

点击create，创建相应的python环境

这里可以看到我有两个环境，一个是base，一个是python36，这两个环境是独立的，互不干扰。在使用某一个环境时，只需要切换到对应的环境即可。

四、安装spark

1.下载spark

可以使用我的分享
链接：https://pan.baidu.com/s/1Rk02jTByyYRuudLqzbbeGw
提取码：1234
下载完并解压，同理，最好跟Hadoop2.7和winutils放在同一个盘或者目录下，方便以后的管理。

2.配置环境变量

同之前一样，需要配置SPARK_HOME和Path

3.拷贝pyspark

进入spark安装目录，我的是G:\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7\python

将pyspark复制到Anaconda下的python36目录，我的是F:\AnacondaData\envs\python36\Lib\site-packages

4.安装py4j

在cmd进入scripts目录，我的是F:\AnacondaData\envs\python36\Scripts，安装py4j

5.测试

打开cmd，输入spark-shell，出现以下内容说明配置成功。

或者打开pyspark
这里注意，由于我的电脑安装了多个python版本，一个3.6，一个3.8，而运行pyspark需要3，6版本，因此首先要进行版本切换，即切换到之前提到过的python36环境
输入activate 环境名 ，可以看到左边有个括号，里面显示python36，这就表明进入了3.6的环境

查看一下python版本，果然是3.6

因此，我们可以放心大胆地使用pyspark了，直接输入pyspark

五、PyCharm配置

1.创建项目

PyCharm的配置很简单，首先新建一个项目

起好名字之后，选择interpreter，这里选择Existing interpreter
找到python36中的python.exe

这样一个项目就创建好了。

2.测试代码（单词计数）

新建一个word.txt文件，里面随便写几个单词，用空格分隔

新建一个python文件，输入如下代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
inputFile = "word.txt"
textFile = sc.textFile(inputFile)
wordCount = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
wordCount.foreach(print)

右键运行

看结果

至此，全部工作已经完成。