1、Spark 包下载

• 清华大学开源软件镜像站下载(速度较快，但版本不全)
• 官方各个版本

下载后解压即可。
（可选）添加环境变量 SPARK_HOME。并将 %SPARK_HOME%/bin、%SPARK_HOME%/sbin 添加到 path 中。

ps：本文使用的是 spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz

2、启动 SPARK (Standalone)

ps：理论上也可以直接在 idea 里面，引入依赖，直接执行 java 对应主类（Master、Worker）即可，如果有访问权限问题，用反射即可。

2.1 启动 master

• 为当前命令行添加 SPARK_HOME，如果添加了全局的 SPARK_HOME 则这里可以省略（可选）

set SPAK_HOME=D:\Programs\spark-3.3.0-bin-hadoop3

• 启动 master

java -cp %SPARK_HOME%/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy.master.Master --host {ip} --port 7077 --webui-port 8080

• 启动 master 并通过 --properties-file 指定配置文件 spark-defaults.conf

java -cp %SPARK_HOME%/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy.master.Master --host {ip} --port 7077 --webui-port 8080 --properties-file %SPARK_HOME%/conf/spark-defaults.conf

2.2 启动 Worker

为当前命令行添加 SPARK_HOME，如果添加了全局的 SPARK_HOME 则这里可以省略（可选）

set SPAK_HOME=D:\Programs\spark-3.3.0-bin-hadoop3

• 启动 worker

java -cp %SPARK_HOME%/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://{ip}:7077

ps: 一台机器可以起多个 worker，指定不同的端口就行

java -cp %SPARK_HOME%/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://{ip}:7077 --webui-port 9091