在构建和运行Apache Spark 1.3.0的环境时，我们需要两个关键组件：Java Development Kit (JDK) 和 Scala编程语言。在这个场景中，指定的版本是JDK 7 Update 79（jre7u79-linux-x64.tar.gz）以及Scala 2.10.4（scala-2.10.4.tgz）。这两个组件在Spark的安装和配置过程中起着至关重要的作用。
我们来详细了解一下JDK。Java Development Kit是Oracle公司提供的用于开发和运行Java应用程序的软件工具包。在Spark的环境中，JDK是必不可少的，因为Spark是用Java编写的，并且依赖于Java运行时环境（JRE）来执行其任务。JDK 7 Update 79是针对Linux操作系统的64位版本，适用于大多数现代服务器。在安装时，我们需要解压这个tar.gz文件，通常使用以下命令：
```bash
tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /opt/
```
这将解压JDK到`/opt/`目录下。然后，我们需要设置环境变量`JAVA_HOME`来指向JDK的安装路径，通常是`/opt/jdk1.7.0_79`，并更新系统路径以包含`bin`子目录，这样我们就可以在任何地方运行Java命令了。
接下来是Scala。Scala是一种多范式编程语言，结合了面向对象和函数式编程的概念，它是Spark的主要开发语言。Scala 2.10.4是Spark 1.3.0支持的版本，确保了兼容性。同样，我们需要解压这个文件：
```bash
tar -zxvf scala-2.10.4.tgz -C /opt/
```
Scala的安装路径可能是`/opt/scala-2.10.4`。虽然我们不需要像JDK那样设置环境变量，但为了方便开发，可以创建一个软链接到`bin/scala`到系统的`bin`目录，以便全局访问。
安装完JDK和Scala后，我们就可以开始配置Spark了。Spark 1.3.0的安装通常涉及下载其二进制包，解压，然后根据你的需求配置`conf/spark-env.sh`文件。在这个文件中，你可以设置`SPARK_HOME`，`SCALA_HOME`等环境变量，以指示Spark使用已安装的Scala版本。例如：
```bash
export SPARK_HOME=/path/to/spark-1.3.0
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.10.4
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_79
```
此外，根据你的部署模式（本地、集群或YARN），你可能还需要配置其他参数，如`HADOOP_CONF_DIR`来指向Hadoop的配置目录。
一旦配置完成，你可以通过`bin/spark-shell`启动Spark的交互式Shell，或者使用`bin/pyspark`启动Python Shell。如果一切正常，你应该能够开始编写和运行Spark程序了。
总结来说，JDK 7 Update 79和Scala 2.10.4是Spark 1.3.0的基础，确保了Spark的执行环境和开发环境。正确地安装和配置这些组件是成功使用Spark的关键步骤。通过理解这些基本知识，你可以更顺利地进行Spark项目开发和管理。
