1、下载scala2.11.5版本，下载地址为：http://www.scala-lang.org/download/2.11.5.html
2、安装和配置scala：
第一步：上传scala安装包 并解压
第二步 配置SCALA_HOME环境变量到bash_profile
第三步 source 使配置环境变量生效：
第四步 验证scala：
3、下载spark 1.2.0，具体下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html
4、安装和配置spark：
第一步 解压spark：
第二步 配置SPARK_HOME环境变量：
第三步 使用source生效：
进入spark的conf目录：
第四步 修改slaves文件，首先打开该文件：
slaves修改后：
第五步 配置spark-env.sh
首先把spark-env.sh.template拷贝到spark-env.sh：
然后 打开“spark-env.sh”文件：
spark-env.sh文件修改后：
5、启动spark伪分布式帮查看信息：
第一步 先保证hadoop集群或者伪分布式启动成功，使用jps看下进程信息：
如果没有启动，进入hadoop的sbin目录执行 ./start-all.sh
第二步 启动spark：
进入spark的sbin目录下执行“start-all.sh”：
此刻 我们看到有新进程“Master” 和"Worker"
我们访问“http://master:8080/”，进如spark的web控制台页面：
从页面上可以看到一个Worker节点的信息。
我们进入spark的bin目录，使用“spark-shell”控制台：
通过访问"http://master:4040"，进入spark-shell web控制台页面：
6、测试spark伪分布式：
我们使用之前上传到hdfs中的/data/test/README.txt文件进行mapreduce
取得hdfs文件：
对读取的文件进行一下操作：
使用collect命令提交并执行job：
readmeFile.collect
查看spark-shell web控制台：
states：
端口整理：
master端口是7077
master webui是8080
spark shell webui端口是4040