本地环境初

SUMMARY.md

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   * [1.1 Scala环境搭建](/chapter1/1.1Scala环境搭建.md)
   * [1.2 Spark单机版环境搭建](/chapter1/1.2Spark单机版环境搭建.md)
   * [1.3 Spark完全分布式环境搭建](/chapter1/1.3Spark完全分布式环境搭建.md)
+  * [1.4 Windows+Pycharm搭建Python版Spark开发环境](/chapter1/1.4Windows+Pycharm搭建Python版Spark开发环境.md)
 * [第二章 Spark结构化数据分析与处理](/chapter2/2结构化数据分析与处理简介.md)
   
   * [2.1SparkSQL入门](/chapter2/2.1SparkSQL入门.md)

chapter1/1.3Spark完全分布式环境搭建.md

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 ### 1.3.3 下载Spark安装包
 
-到`Spark`官网：<a  href="https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.4/" target="view_frame">下载地址</span> </a> 下载
+到`Spark`官网：<a  href="https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.4/" target="view_frame">下载地址 </a> 下载
 `Hadoop`版本为`2.7`，`Spark`版本为`2.3.4`的`spark`安装包。
 
 

chapter1/1.4Windows+Pycharm搭建Python版Spark开发环境.md

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+## 1.4 Windows+Pycharm搭建Python版Spark开发环境
+
+### 1.4.1 JDK安装
+
+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。
+![](/api/attachments/458936)
+
+### 1.4.2 Python安装
+
+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。
+
+![](/api/attachments/458940)
+
+### 1.4.3 scala安装
+
+本教程所使用的python版本推荐使用scala2.11.x版本。
+
+打开官网https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html下载对应安装包。
+
+下载页面的底部点击如下所示红框处即可下载。
+![](/api/attachments/458970)
+
+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。
+
+![](/api/attachments/459087)
+
+### 1.4.4 spark安装
+到`Spark`官网：<a  href="https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.4/" target="view_frame">下载地址 </a> 下载
+`Hadoop`版本为`2.7`，`Spark`版本为`2.3.4`的`spark`安装包。
+
+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)。
+
+![](/api/attachments/459186)
+
+
+### pycharm环境安装
+打开pycharm，创建一个项目，如下图；
+
+![](/api/attachments/459196)
+
+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）	
+
+
+点击 file >> setting >> Project:pspark >> Project Structure
+
+
+
+![](/api/attachments/459207)
+
+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。
+```
+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)
+```
+
+