本文主要内容：
对比Spark和Hadoop
介绍PysPark和Anaconda
搭建并配置
运行WordCount
最近想学习大数据分析平台Spark，由于实验室设备不足，只能先在本地搭建一个独立式的Spark环境，进行简单分析，逐步探索Spark的奥秘，为以后Spark集群操作打好基础。
对于从事数据挖掘和机器学习人员来说，使用anaconda的ipython notebook无疑是最棒的体验。那么，如何在ipython notebook中使用spark呢？
Spark和Hadoop
大数据框架
Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具。提供了包括工具和技巧在内的丰富的生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。主要核心：HDFS和MapReduce；
Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce编程模型以支持更多计算类型，可以涵盖广泛的工作流。
Spark据称要比Hadoop快100倍,但它本身没有一个分布式存储系统；
Spark需要一个第三方的分布式存储系统；
结合Spark和Hadoop，将Spark安装在Hadoop之上，使得Spark可以使用存储在HDFS中的数据。
速度
Spark基于内存：Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器，与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理论任务，特别是机器学习。
Hadoop基于磁盘：MapReduce要求每隔步骤之间的数据要序列化到磁盘，这意味着MapReduce作业的I/O成本很高，导致交互分析和迭代算法（iterative algorithms）开销很大。而事实是，几乎所有的最优化和机器学习都是迭代的。
高级数据处理(实时流处理、机器学习)
Spark胜过Hadoop——受欢迎原因；
Spark平台的速度和流数据处理能力非常适合机器学习算法；
Spark有自己的机器学习库MLlib,而Hadoop系统则需要借助第三方机器学习库,如Apache Mahout。
Spark库
Spark附带一些强大的库：
SparkSQL：提供SQL语句，进行结构化数据查询和大数据集的探索。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作；
SparkMLLIB：提供主要机器学习算法和框架。这个库包含可扩展的学习算法，如分类、聚类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作；
Spark Streaming：提供实时处理；
Spark GraphX：提供图处理和计算。
由于这些库满足了很多大数据需求，也满足了很多数据科学任务的算法和计算上的需要，Spark快速流行起来。不仅如此，Spark也提供了使用Scala、Java和Python编写的API；满足了不同团体的需求，允许更多数据科学家简便地采用Spark作为他们的大数据解决方案。
PySpark
Spark是用Scala写的，整个Spark生态系统需要运行在JVM环境中，并且需要利用本地的HDFS。Hadoop的HDFS是Spark支持的数据存储之一。Spark可以处理不同类型的数据资源、种类、格式等。
PySpark提供了Spark集成的API，并允许在集群中的所有节点上使用Python的生态系统。更重要的是，它提供Python机器学习的库（如sklearn）和数据处理方法（pandas）。
PySpark的工作原理如下图：
Anaconda
Python的IDE非常多，目前比较适合用来进行科学计算的是anaconda平台；
anaconda有非常好的集成性，包升级的速度也非常快；
包含众多流行的科学、数学、工程包，以及数据分析、数据挖掘和机器学习库等，且完全开源免费。
支持平台：Windows、Linux、Mac；
更多信息可到官网了解：https://www.continuum.io/
Spark总体安装步骤
搭建环境：Linux(Ubuntu16.04)
安装Java SDK(Software Development Kit)
安装带Python2.7版本的Anaconda
安装Spark2.0
配置环境变量
Spark具体安装过程
1、搭建开发环境
本人使用Ubuntu16.04系统的台式机。若是Windows系统可以使用虚拟机创建Linux环境，具体过程自查搜索，这里不再赘述。
2、安装带有Python2.7的Anaconda
具体安装过程自查搜索，也可参考这篇文章：IPython Notebook介绍及在Ubuntu16.04下的安装使用（http://www.linuxdiyf.com/linux/24634.html）
3、安装Java 8
安装Java 8 可参考下列命令：
# install oracle java 8
$ sudo apt-get install software-properties-common
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer
设置JAVA_HOME环境变量；
检查你的JAVA_HOME环境变量是否生效：
$ echo JAVA_HOME
4、安装Spark
在本地设置和运行Spark非常简单，只需要下载一个预构建的包。另外只要安装Java SDK和Python就可以在Windows、Linux、Mac上运行Spark。直接到Spark下载页面进行下载：http://spark.apache.org/downloads.html
具体操作：
选择Spark版本：Spark2.0.2（发布于2016.11.14）;
选择下载包的类型：Pre-built for Hadoop 2.7 and later；
选择下载类型：Direct Download；
接下来，对下载文件进行操作：
解压
tar -xf spark-2.0.0-bin-hadoop2.7
删除压缩包
rm spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz
将解压文件移至~/spark文件夹
sudo mv spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 ~/spark
至此，Spark安装已完成。如果你的安装过程没有错误的话，运行下列命令：
#run spark
$ cd ~/spark
$ ./bin/pyspark
你将会看到界面出现一个类似Spark的图标：
5、配置环境变量
进入/etc/profile修改：
$ sudo vim /etc/profile
在末尾加入：
export ANACONDA_ROOT=~/anaconda2
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=$ANACONDA_ROOT/bin/ipython notebook
export PYSPARK_PYTHON=$ANACONDA_ROOT/bin/python
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"
立即生效：
$ source /etc/profile
运行WordCount例子
最后来运行WordCount例子，验证是否一切正常：
#import module
import re
from operator import add
#read input file
file_in = sc.textFile('/home/spark/WordCount.txt')
#count lines
print 'number of lines in file: %s' % file_in.count()
#add up lenths of each line
chars = file_in.map(lambda s: len(s)).reduce(add)
print 'number of cjaracters in file: %s' % chars
#get words from the input file
words = file_in.flatMap(lambda line: re.split('\W+',line.lower().strip()))
#words of more than 3 characters
words = words.filter(lambda x: len(x) > 3)
#set count 1 per word
words = words.map(lambda w: (w,1))
#reduce phase - sum count all the words
words = words.reduceByKey(add)
#create tuple (count,words) and sort in descending
words = words.map(lambda x: (x[1],x[0])).sortByKey(False)
words.take(10)
输出：
number of lines in file: 11
number of cjaracters in file: 3264
[(23, u'data'),
(12, u'spark'),
(10, u'hadoop'),
(8, u'processing'),
(7, u'mapreduce'),
(5, u'with'),
(5, u'solution'),
(4, u'step'),
(4, u'apache'),
(4, u'that')]
可视化：
#create function for histogram of most frequent words
% matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
#plt.figure(figsize=(8,6))
def histogram(words):
count = map(lambda x: x[1], words)
word = map(lambda x: x[0], words)
plt.barh(range(len(count)), count,color = 'grey')
plt.yticks(range(len(count)), word)
plt.show()
# display histogram
histogram(words.take(10))
可视化结果：
