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由于该项目后期会涉及到spark的朴素贝叶斯分类器，而该分类器可以通过训练问题集合进行问题模板概率匹配，因此，系统中是否搭建了spark环境对项目是否能run起来至关重要。
一、工具包及环境搭建简易说明
由于工具包比较大，涉及scala语言安装包、hadoop安装包以及spark-hadoop安装包，故只提供百度网盘的下载链接
下载地址：https://pan.baidu.com/s/10XUKpYBXqQ16UqDRTFerWg
二、Windows下Spark环境的搭建
本想着自己写个搭建过程，但是感觉没什么必要了，都是流水账了，推荐看下下面提供的博文，非常详细
三、验证Spark环境是否搭建成功
（1）任意目录下，运行 Win+R，并输入spark-shell脚本命令，测试spark
什么是spark-shell？
spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口，你可以在里面编写spark代码，然后根据你的命令进行相应的运算
（2）实例化SparkContext对象
什么是SparkContext？
SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，其中包含了Spark程序用到的几乎所有的核心对象，可见其重要性
master：local[*] == 本地运行模式[也可以是集群的形式]，*表示多个线程并行执行
在Java中实例化SparkContext对象的demo如下
（3）通过scala语言，编写spark代码，利用reduce计算集合1,2,3,4,5的和
通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建一个Seq对象。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集RDD
体现在Java中的demo如下
体现在脚本语言中如下：
关于reduce，有点类似于Python的高阶函数reduce，有兴趣的可以参考我的博文：Python3学习(12)--高阶函数 （二）