scala然后回车，如果能够正常进入到Scala的交互命令环境则表明安装成功。如下图所示：
备注：如果不能显示版本信息，并且未能进入Scala的交互命令行，通常有两种可能性：
1、Path系统变量中未能正确添加Scala安装目录下的bin文件夹路径名，按照JDK安装中介绍的方法添加即可。
2、Scala未能够正确安装，重复上面的步骤即可。
三、Spark的安装
我们到Spark官网进行下载：http://spark.apache.org/，我们选择带有Hadoop版本的Spark，如图所示：
下载后得到了大约200M的文件： spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
这里使用的是Pre-built的版本，意思就是已经编译了好了，下载来直接用就好，Spark也有源码可以下载，但是得自己去手动编译之后才能使用。下载完成后将文件进行解压（可能需要解压两次），最好解压到一个盘的根目录下，并重命名为Spark，简单不易出错。并且需要注意的是，在Spark的文件目录路径名中，不要出现空格，类似于“Program Files”这样的文件夹名是不被允许的。我们在C盘新建一个Spark文件夹存放，如图所示：
解压后基本上就差不多可以到cmd命令行下运行了。但这个时候每次运行spark-shell（spark的命令行交互窗口）的时候，都需要先cd到Spark的安装目录下，比较麻烦，因此可以将Spark的bin目录添加到系统变量PATH中。例如我这里的Spark的bin目录路径为D:\Spark\bin，那么就把这个路径名添加到系统变量的PATH中即可，方法和JDK安装过程中的环境变量设置一致，设置完系统变量后，在任意目录下的cmd命令行中，直接执行spark-shell命令，即可开启Spark的交互式命令行模式。
系统变量设置后，就可以在任意当前目录下的cmd中运行spark-shell，但这个时候很有可能会碰到各种错误，这里主要是因为Spark是基于hadoop的，所以这里也有必要配置一个Hadoop的运行环境。错误如图所示：
接下来，我们还需要安装Hadoop。
四、Hadoop的安装
在Hadoop Releases里可以看到Hadoop的各个历史版本，这里由于下载的Spark是基于Hadoop 2.7的（在Spark安装的第一个步骤中，我们选择的是Pre-built for Hadoop 2.7），我这里选择2.7.1版本，选择好相应版本并点击后，进入详细的下载页面，如下图所示：