spark，一个数据处理框架和计算引擎。
下载
local模式即本地模式，就是不需要任何其他节点资源就可以在本地执行spark代码的环境。用于练习演示。
上传解压
使用PortX将文件上传至/opt
进入/opt目录，创建目录module，解压文件至/opt/module
进入module，并修改名称
配置jdk
启动spark前要安装jdk，上传jdk文件
解压
tar zxvf jdk-8u271-linux-x64.tar.gz
配置环境变量
以root用户配置环境变量
cd ~
保存后，以root用户，执行source .profle，使更改生效，并验证。
启动查看
进入spark-local，执行命令bin/spark-shell 启动spark，如下所示则成功启动
启动成功后，可以通过浏览器访问WebUI监控页面
交互操作
使用命令行或者提交作业的方式，与spark进行交互。
命令行
进入spark目录中的data文件夹，添加test.txt文件
vi test.txt
进入spark-standalone/bin目录，执行./spark-shell，启动命令行，执行以下内容
sc.textFile("../data/test.txt").flatMap(.split(" ")).map((,1)).reduceByKey(+).collect
退出Ctrl+c或者输入:quit后回车
提交应用
对于公司大数据的批量处理或周期性数据分析/处理任务，通常采用编写好的Spark程序，并通过Spark-submit指令的方式提交给Spark集群进行具体的任务计算。
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.5.5.jar \
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备注：路径等信息如下，示例代码都位于spark目录中。
