根据提供的博客文章，Spark环境搭建完成后，可以按照以下步骤进行测试：
1.本地模式测试：
在命令行中，导航至Spark的`bin`目录。
运行`sparkshell`命令启动Spark的Scala交互式
shell。如果安装正确，你应该能够看到一个欢迎消息和一个REPL（ReadEvalPrint
Loop）提示符，可以开始编写和执行Spark代码。
可以尝试编写一个简单的WordCount程序，例如：
```scala
scala>
val
textFile
=
sc.textFile("README.md")
scala>
val
wordCounts
=
textFile.flatMap(line
=>
line.split("
")).count()
scala>
println(wordCounts)
```
如果你使用的是Python，可以运行`pyspark`命令来启动PySpark
shell，并以类似的方式测试WordCount程序。
2.提交一个简单的应用程序：
编写一个简单的Spark应用程序，比如WordCount程序，并将其打包成jar文件。
使用`sparksubmit`命令提交你的应用程序，例如：
```bash
$
./bin/sparksubmit
class
/path/to/yourapp.jar
```
观察程序的输出和日志信息以确保它正在正确地运行。
3.检查Web
UI：
启动Spark环境后，应该可以在Spark
Master的Web
UI上看到你的应用程序（默认在http://localhost:8080）。检查应用程序的状态和执行详情以确保一切正常。
4.测试不同部署模式：
如果你的环境支持，尝试在不同的部署模式下运行应用程序，如standalone模式、YARN模式或Kubernetes模式。
5.使用Spark
SQL进行查询：
在Spark
shell中，你可以创建一个DataFrame并使用Spark
SQL执行查询，例如：
```scala
scala>
val
df
=
spark.read.textFile("data.txt").toDF("line")
scala>
df.createOrReplaceTempView("table")
scala>
val
result
=
spark.sql("SELECT
*
FROM
table
WHERE
line
LIKE
'%Spark%'")
scala>
result.show()
```
这将确保你的Spark环境不仅能够处理基本的数据处理任务，而且可以执行SQL查询。
通过这些测试步骤，你可以验证你的Spark环境是否已经正确地设置并且能够正常运行Spark应用程序。如果在任何步骤遇到错误，请检查你的配置、环境变量和依赖关系，或者查阅官方文档和社区支持以获得帮助。
