diff --git a/chapter1/1.4搭建Python版Spark开发环境.md b/chapter1/1.4搭建Python版Spark开发环境.md
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+## 1.4 搭建Python版Spark开发环境
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+开发`Spark`程序的时候，如果每次都把代码提交到集群上运行，想必会非常麻烦，那么搭建一个`windows`版的开发环境是非常有必要的。
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+### 1.4.1 JDK安装
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+在`DOC`命令行窗口输入`java -version`出现下图所示即表示已经安装成功。如未安装成功，请自行百度。本教程所使用的`Spark`版本需要使用`jdk1.8`版本以上。
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+打开官网下载地址 下载相应版本;
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+解压到相应目录并配置环境变量：
+解压到D:\Program Files\Java目录下
+打开环境变量编辑窗口：
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+### 1.4.2 Python安装
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+在`DOC`命令行窗口输入`Python`出现下图所示即表示已经安装成功。如未安装成功，请自行百度。本教程所使用的`Python`版本需要使用`python2.7`版本以上。
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+### 1.4.3 scala安装
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+本教程所用`Spark`版本推荐使用`scala2.11.x`版本。
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+打开官网下载地址 下载对应安装包。
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+下载页面的底部点击如下所示红框处即可下载。
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+解压配置环境变量，在`DOC`命令行窗口输入`scala`出现下图所示即表示已经安装成功。
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+### 1.4.4 spark安装
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+到`Spark`官网：下载地址 下载
+`Hadoop`版本为`2.7`，`Spark`版本为`2.3.4`的`spark`安装包。
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+解压配置环境变量，在`DOC`命令行窗口输入`spark-shell`出现下图所示即表示已经安装成功(图示报错不影响`Spark`运行，该报错表示未安装`Hadoop`)。
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+### pycharm环境安装
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+1.打开`pycharm`，创建一个项目，如下图；
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+2.添加`pyspark.zip`和`py4j`包到项目中（这两个文件在`Spark`安装目录`\python\lib`中）
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+依次点击:`file >> setting >> Project:pspark >> Project Structure`
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+3.新建一个`python`文件，执行以下代码，输出了你的`Spark`版本无报错即安装成功了。
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+```
+from pyspark.sql import SparkSession
+
+spark = SparkSession \
+ .builder \
+ .appName("Python Spark SQL basic example") \
+ .config("spark.some.config.option", "some-value") \
+ .getOrCreate()
+
+print(spark.version)
+```
+
+
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+
+
+
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