在自己的机器上配置spark的本地开发模式，可以用来测试spark代码是否正确，如果没问题，可以提交到spark集群上去运行，免去每次都要打包放到集群上去测试的麻烦。因为在网络上没找到合适的资源可以快速构建，所以就自己鼓捣了下，分享出来让有同样需求的同学参考下。 1.下载和安装jdk和scala，这个不用多说了，我安装的jdk版本是jdk 1.7，scala版本2.10.4 2.下载hadoop的安装包，我下载的是hadoop-2.6版本的，配置HADOOP_HOME 和配置JAVA_HOME

写scala程序的时候，需要scala架包的支持，引用架包里面的类

2021媒体与认知环境配置（ubuntu） 说明： 该配置指南针对于ubuntu系统。 对于其他的操作系统，可以选择以下几种解决方案： 1）网上查找教程，直接在该系统上配置环境。 2）给笔记本电脑安装双系统。 3）安装虚拟机并安装ubuntu系统。 1个Anaconda安装 Anaconda经常在机器学习中使用，Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。包含的科学包包括：conda，numpy，scipy，ipython笔记本等。的管理工具，适用的语言包括：Pytho