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Windows下Spark开发环境的搭建_windows搭建spark环境

windows搭建spark环境

1.Spark概述

  1. Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。
  2. Spark提供了一种基于内存的分布式计算模型,能够在大规模数据集上进行高效的数据处理、机器学习和图形计算等任务。
  3. Spark支持多种编程语言,包括Java、Scala、Python和R等,同时也提供了丰富的API和工具,如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等,方便开发人员进行数据处理和分析。
  4. Spark优势在于其处理速度快、易于使用、可扩展性好,已经被广泛应用于大数据领域。

2.安装Java JDK

首先需要安装Java JDK,Spark运行需要Java 8或以上版本。可以从Oracle官网下载Java JDK安装包,安装过程中需要设置环境变量JAVA_HOME.

2.1 Java环境变量:

JAVA_HOME

C:\java\jdk1.8.0_201

PATH中添加

%JAVA_HOME%\bin


3.下载Spark

在Spark官网下载Spark二进制包,选择适合自己系统的版本,下载后解压到本地目录。

官网地址:http://spark.apache.org/

4.配置Spark环境变量

注意:如果下载的Spark版本>=2.3,建议进一步添加环境变量SPARK_LOCAL_HOSTNAME,值为localhost

系统环境变量添加SPARK_HOME

值为Spark解压后的目录路径

如:D:\spark

Path%SPARK_HOME%\bin

%SPARK_HOME%\sbin



在环境变量配置完之后再进行文件配置:

1.进入Spark的配置目录conf,复制一个log4j.properties.template文件并命名为log4j.properties,打开log4j.properties文件,进行如下修改

将配置文件中的:# log4j.rootCategory=INFO, console 

修改为:log4j.rootCategory=WARN, console




2.在Spark的配置目录conf,复制一个spark-env.sh.template文件并命名为spark-env.sh,打开并增加以下一行代码。

SPARK_LOCAL_IP = 127.0.0.1



5.配置Hadoop环境变量

如果使用Hadoop作为分布式文件系统,需要配置Hadoop环境变量.

系统环境变量HADOOP_HOME

值为Hadoop解压后的目录路径,

如:D:\A1,hadoop3.1.0\hadoop

Path%HADOOP_HOME%\bin



6.测试Spark安装

win+R打开命令行窗口,输入spark-shell,如果出现Spark的交互式Shell,则说明Spark安装成功。


7.配置IDE开发环境

可以使用Eclipse或IntelliJ IDEA等IDE进行Spark开发,需要安装Scala插件和Spark插件。

安装步骤:

1.安装Scala插件:在IDE中选择菜单Help -> Eclipse Marketplace,搜索Scala插件,安装后重启IDE。

2.安装Spark插件:在IDE中选择菜单File -> Settings -> Plugins,搜索Spark插件,安装后重启IDE。

8.开始Spark开发

        完成以上步骤后,就可以开始Spark开发了。可以使用Spark Shell或IDE进行开发和调试,也可以使用maven或sbt等构建工具进行项目管理和打包。


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