1：先安装intellij
https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows
下载社区版即可
2：安装java
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
下载截图里面最底下那一个，因为1.8是个稳定的版本，而且是现在的公司主流版本
安装完成后，如果这个时候就在“命令行”下输入java -version，也会出现你刚安装的那个版本，原因是因为你在安装java的时候，默认往环境变量的path下写入了这样一行 C:\Program Files (x86)\Common Files\Oracle\Java\javapath 而这个目录下有java的映射，导致java现在就可以解析了，
在这块搜索：环境变量
会出现
先删掉刚刚那个java相关的path
然后重新搭建配置
环境配置：
1：新建JAVA_HOME === E:\Java\jdk1.8.0_201
2：新建CLASSPATH ==== E:\Java\jdk1.8.0_201\lib
3：添加E:\Java\jdk1.8.0_201\bin; E:\Java\jdk1.8.0_201\jre\bin; 到Path里
3: 安装scala
https://www.scala-lang.org/download/
-> https://www.scala-lang.org/download/all.html ->
-> 
现阶段下载的版本是2.11.8，记住这个版本，因为后面下载安装spark的时候 需要保证对应spark版本里面的scala的版本也是2.11.8
安装完后，查看系统变量里面的path。发现已经自动写好路径了
但最好自己检查一下，以免没弄好
3.5: 安装python
https://www.anaconda.com/distribution/ -> 
->
ctrl+F 找到这个进行下载 Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe （这个对应的是python3.5版本的，是为了之后的时候用到Gpu版本的tf，它不支持高版本的python）
安装完成后，anaconda会自动写好环境变量，这一步在安装的时候可以配置
3.6安装git
官网：https://git-scm.com/download/win 现在下载的版本是 2.20.1
添加 E:\Git\bin 到环境变量Path里
3.7：安装hadoop2.7.2，下载之后进行解压，然后再找一些辅助的文件进行补充，就可以正常启动起来
http://hadoop.apache.org/releases.html ->
->
ctrl+F找到 hadoop-2.7.2/ 这个链接进行下载，下载完成后，解压到 E:\hadoop-2.7.2
然后配置环境变量HADOOP_HOME中，在PATH里加上%HADOOP_HOME%\bin
点击http://download.csdn.net/detail/wuxun1997/9841472下载相关工具类，直接解压后把文件丢到E:\hadoop-2.7.2\bin目录中去，将其中的hadoop.dll在c:/Windows/System32下也丢一份；（这个csdn资源中的数据也可以从这个github里面找到 https://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.7.1/bin 网上找Hadoop 2.7.2的winutils.exe找不到的时候，直接用2.7.1的winutils.exe，照样能用）
之后启动hadoop的时候，具体参考这篇文档：https://www.cnblogs.com/wuxun1997/p/6847950.html
**自己在执行上面这篇文档时候的时候，按理说
E:\hadoop-2.7.2\bin>hadoop namenode -format 进行格式化后，切换到 E:\hadoop-2.7.2\sbin 这个目录下执行 .\start-all.cmd就可以启动4个窗口，代表4个进程。但是实际上我这边的namenode没有启动起来
很明显是在格式化的时候，只创建了 E:\hadoop\data\dfs\datanode 这个文件夹，而少了同路径下的namenode，，自己手动把这个文件夹创建好后。再重新格式化 hadoop namenode -format ，然后再重启所有进程 .\start-all.cmd，这时候再jps就正常了
4：安装spark，要注意spark的版本号和scala并不一致，而是spark依赖scala
http://spark.apache.org/ 查看Documentation可以查看对应版本问题
Spark runs on Java 8+, Python 2.7+/3.4+ and R 3.1+. For the Scala API, Spark 2.4.0 uses Scala 2.11. You will need to use a compatible Scala version (2.11.x).
可以看到现在最新的版本的spark用的是scala2.11.*，所以刚刚安装scala的就要注意了，别安装太高
http://spark.apache.org/downloads.html
下载后，解压到 E:\spark,然后吧这个路径 E:\Spark\bin添加到系统环境目录下
检验上面的那些东西是否安装配置正确
注意是否打印出来这个东西：
Spark context Web UI available at http://YF-11093908.vivo.xyz:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1551170517885).
Spark session available as 'spark'.
在一些配置文档中还看到有输出：SQL context available as sqlContext. 但是我这个版本却没有输出来
5：之后是使用intellij新建个scala项目，参考这篇文档里面的配置（从*******2、intellij 配置*******开始看）
https://blog.csdn.net/u011464774/article/details/76697183
补充1：创建工程后，会在idea的右下角出现 dump project structure from sbt （虽然上面我们没有下载sbt，但是也会执行成功），因为是从国外的服务器拉取文件，所以大概持续10分钟左右，拉取到的文件默认存储在 c:\用户\{你当前的用户名}\vivo\.sbt ，从里面可以看到很多jar包
补充2：在创建工程时，需要填写sbt的版本，就照这篇blog文档里面来吧
补充3：博主写的这篇文档的整个的安装过程在这篇文档里也是很详细 https://blog.csdn.net/u011513853/article/details/52865076
而且这篇文档阅读量很大
6: 在windows下，还是使用xshell或者securtCRT方便开发些，再下载个这个。
7：如果导入公司/实验室 里面的scala项目，参考这篇文档：https://blog.csdn.net/a1066196847/article/details/87939658