1. 基本环境要求与配置

以当前日期较新的nebula 3.0版本为例。默认已经在服务器上部署了nebula graph studio

JAVA jdk

司马官网路径总是变，但是大致找各版本的方式如下图所示：

我使用的是linux 64位版本的java 1.8.0，所以做出了如上选择。下载后解压即可

进入jdk文件夹内部，执行pwd获取当前路径，随后vi ~/.bash_profile添加bin路径

直接修改vi /etc/profile文件。这里举个规范位置的配置方案

其实比较建议修改~/.bash_profile的方案。该方案需要用户每次登陆后都执行一次source ~/.bash_profile来使自己之前做的配置生效，麻烦了点，但就一条命令而已，安全性更好。

Spark现在版本都3.0了，不过根据nebula官方建议，我准备使用Spark 2.4.4。需要注意的是，自Spark3.0起，就只支持高于2.12的scala版本了，这一点万分留意

下载后日常解压

进入spark文件夹的conf文件夹，执行cp spark-env.sh.template spark-env.sh，随后对spark-env.sh进行编辑：

随后对~/.bash_profile进行编辑

随后执行在spark目录下执行sbin/start-all.sh，输入主机用户密码，随后即可启动。输入jps，此时应当有Master和Worker的进程号出现

我们随后输入spark-shell --master spark://主机名:7077即可进入spark scala命令行界面

萌新建议玩玩单机版Spark就可以了，我也是初次上手，我没什么钱，没办法买特别高配的或者干脆一整个集群给自己用，学习scala和基本spark功能时单机版够用了

启动spark-shell或者spark-submit的时候其实也没必要非得指定ip，想用的时候直接在命令行输入就行，反正环境变量都配过了已经

如果只是单纯在linux上用scala命令行写scala程序，那你大可不必去启动start-all.sh；如果要用到SparkContext，建议先打开start-all，因为默认直接去找Worker进程来跑程序

出于安全考量，有时候主机禁用密码方式进行登录。此时是无法正常执行sbin/start-all.sh的。

如果你是主机服务器的主人，可以前往你购买时的官网，打开密码登录选项

如果你不是，而且机主得知你的需求后仍不愿意去平台开放其密码登录功能，那么你可以采用如下方法：

vi /etc/ssh/sshd_config

进入文件后，进行如下修改：PasswordAuthentication yes