根据以下步骤，建立单机版。
部署环境，也即主机，内存大于4G为宜，因为spark在执行一项任务时，至少会启动2个woker线程，每个节点为至少1G内存，这也就要求至少2G内存。如果再有HADOOP的话，4G内存是属于最低配置了。

1.配置单机互信，如果不配置，则在启动hadoop或spark的过程中，会要求输入密码，且“互信”是配置随机自启动的必要条件。
$ ssh-keygen -t rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

2.Spark配置，假定spark安装在/spark-2.0.1目录下。
复制配置模板：cp /spark-2.0.1/conf/spark-env.sh.template /spark-2.0.1/conf/spark-env.sh
编辑它：vi /spark-2.0.1/conf/spark-env.sh，增加以下定义。
export JAVA_HOME=/jdk1.8.0_101/ #如果没有设置该项，会在启动过程中提示该项，甚至可能失败。
export SPARK_MASTER_HOST=192.168.239.137 #如果没有设置该项，则默认以SPARK_MASTER_HOST=”hostname” -f替代，且必须配置相应的hosts文件为ip，否则无法被外网访问。
export SPARK_WORKER_MEMORY=1G     #默认就是1G，不能小于1G，例如512M，它会资源不足的错误。
3.添加环境变量，vim /etc/profile，这个并非必要，只是为了方便直接调用脚本罢了。
export SPARK_HOME=/spark-2.0.1
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH

4.启动或停止Spark，为了防止与hadoop等其它脚本混淆，也可重命名它为spark-start-all
start-all.sh
stop-all.sh

5.重启（或source /etc/profile）并验证：
spark-submit –class=org.apache.spark.examples.SparkPi –master=spark://192.168.239.137:7077 /spark-2.0.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.1.jar
spark-submit –class=org.apache.spark.examples.LogQuery –master=spark://192.168.239.137:7077 /spark-2.0.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.1.jar