Apache Spark 是一个快速的、多用途的集群计算系统。在 Java，Scala，Python 和 R 语言以及一个支持常见的图计算的经过优化的引擎中提供了高级 API。它还支持一组丰富的高级工具，包括用于 SQL 和结构化数据处理的 Spark SQL，用于机器学习的 MLlib，用于图形处理的 GraphX、以及 Spark Streaming。
从该项目官网的 下载页面 获取 Spark，该文档用于 Spark 2.0.2 版本。Spark 使用了用于 HDFS 和 YRAN 的 Hadoop client 的库。为了适用于主流的 Hadoop 版本可以下载先前的 package。用户还可以下载 “Hadoop free” binary 并且可以 通过增加 Spark 的 classpath 来与任何的 Hadoop 版本一起运行 Spark。
如果您希望从源码中构建 Spark，请访问 构建 Spark。
Spark 既可以在 Windows 上运行又可以在类似 UNIX 的系统（例如，Linux，Mac OS）上运行。它很容易在一台机器上本地运行 - 您只需要在您的系统 PATH 上安装 Java，或者将 JAVA_HOME 环境变量指向一个 Java 安装目录。
Spark 可运行在 Java 7+，Python 2.6+/3.4 和 R 3.1+ 的环境上。 针对 Scala API，Spark 2.0.1 使用了 Scala 2.11。 您将需要去使用一个可兼容的 Scala 版本（2.11.x）。
Spark 自带了几个示例程序。 Scala，Java，Python 和 R 的示例在 examples/src/main 目录中。在最顶层的 Spark 目录中使用 bin/run-example <class> [params] 该命令来运行 Java 或者 Scala 中的某个示例程序。（在该例子的底层，调用了 spark-submit 脚本以启动应用程序 ）。 例如，
./bin/run-example SparkPi 10
您也可以通过一个改进版的 Scala shell 来运行交互式的 Spark。这是一个来学习该框架比较好的方式。
./bin/spark-shell --master local[2]
这个 --master 选项可以指定为 分布式集群中的 master URL，或者指定为 local 以使用 1 个线程在本地运行，或者指定为 local[N] 以使用 N 个线程在本地运行 。您应该指定为 local 来启动以便测试。该选项的完整列表，请使用 --help 选项来运行 Spark shell。
Spark 同样支持 Python API。在 Python interpreter（解释器）中运行交互式的 Spark，请使用 bin/pyspark :
./bin/pyspark --master local[2]
Python 中也提供了应用示例。例如，
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10
从 1.4 开始（仅包含了 DataFrames API）Spark 也提供了一个用于实验性的 R API。为了在 R interpreter（解释器）中运行交互式的 Spark，请执行 bin/sparkR :
./bin/sparkR --master local[2]
R 中也提供了应用示例。例如，
./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R
Spark 集群模式概述 说明了在集群上运行的主要的概念。Spark 既可以独立运行，也可以在几个已存在的 Cluster Manager（集群管理器）上运行。它当前提供了几种用于部署的选项 :
编程指南 :
API文档:
部署指南:
其他文件:
外部资源: