diff --git a/Cluster-PySpark-Howto.md b/Cluster-PySpark-Howto.md
index 7dab78f..22b6b4f 100644
--- a/Cluster-PySpark-Howto.md
+++ b/Cluster-PySpark-Howto.md
@@ -139,6 +139,9 @@ ssh computenode1
 export JAVA_HOME="$HOME/miniconda3/envs/spark/bin"
 export SPARK_HOME="$HOME/spark/spark-3.4.1-bin-hadoop3"
 export SPARK_CONF_DIR="/tmp/$USER/spark/spark-test/*/spark/conf"
+```
+Danach die spark Environment starten
+```
 conda activate spark
 ```
 Danach kann ein beliebiger PySpark Befehl ausgeführt werden. Zum Beispiel eine Sparkshell:
@@ -146,6 +149,7 @@ Danach kann ein beliebiger PySpark Befehl ausgeführt werden. Zum Beispiel eine
 ```
 $SPARK_HOME/bin/pyspark
 ```
+
 ## Installation von SparkNLP auf PySpark
 
 Wie auch andere Python-Bibliotheken kann beispielsweise auch die auf Spark-basierende NLP-Library [SparkNLP][3] über die aufgesetzte virtuelle Umgebung "spark" via pip oder conda installiert werden. Für SparkNLP werden als Ergänzung der Miniconda-Basisumgebung noch folgende Bibliotheken benötigt: