安装Spark （1）参考实验手册完成Spark伪分布式模式的安装。完成安装以后，启动pyspark，在命令行模式下读取Hadoop中的某个文件，并显示文件的第1行内容。

安装Apache Spark通常分为几个步骤：

1. **下载和解压**：首先从Spark官网（https://spark.apache.org/downloads.html）下载适合你操作系统的版本，然后解压缩到一个目录，例如`/opt/spark`。

2. **配置环境变量**：编辑`~/.bashrc`或`~/.zshrc`（取决于你的shell），添加如下行以便系统可以找到Spark的bin目录：

   export SPARK_HOME=/path/to/spark
   export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

3. **配置核心-site.xml**：创建或编辑`$SPARK_HOME/conf/core-site.xml`，加入HDFS相关的URL，如果你使用的是本地模式，可以保持默认。

4. **启动Spark Master**：在`conf/spark-env.sh`中设置`SPARK_MASTER`为`local[cores]`，然后运行`sbin/start-master.sh`启动Spark本地Master。

5. **验证安装**：启动`pyspark` shell，输入`sc = SparkContext.getOrCreate()`应该能成功创建SparkContext。现在你可以开始处理数据了。

6. **读取HDFS文件**：假设你有一个HDFS文件名为`hdfs://localhost:9000/path/to/file.txt`，可以用下面的代码读取第一行：

   from pyspark import SparkConf, SparkContext

   conf = SparkConf().setAppName("readFile")
   sc = SparkContext(conf=conf)

   lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file.txt").take(1)
   print(lines[0])

运行上述代码，你应该能看到文件的第一行内容。

7. **停止Spark**：结束后，记得关闭SparkContext `sc.stop()`并停止Master进程 `sbin/stop-master.sh`.