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在IDEA运行spark程序(搭建Spark开发环境)_idea spark

idea spark

       建议大家写在Linux上搭建好Hadoop的完全分布式集群环境和Spark集群环境,以下在IDEA中搭建的环境仅仅是在window系统上进行spark程序的开发学习,在window系统上可以不用安装hadoop和spark,spark程序可以通过pom.xml的文件配置,添加spark-core依赖,可以直接在IDEA中编写spark程序并运行结果。

一、相关软件的下载及环境配置

1.jdk的下载安装及环境变量配置(我选择的版本是jdk8.0(即jdk1.8),建议不要使用太高版本的,不然配置pom.xml容易报错)

链接:https://pan.baidu.com/s/1deXf6pgMiRca1O724fUOxg 
提取码:sxuy

双击安装包,一直“Next”即可,最好不要安装到C盘,中间修改一下安装路径即可,最后点击“Finish”。我将jdk1.8安装在了D盘目录下的soft文件夹,bin路径如下:

配置环境变量:

win+R打开命令窗口输入:javac -verison ,进行检测是否成功配置环境变量:

2.IDEA的下载安装(我选择的版本是2019.2.3,建议选择低版本的IDEA)

官网下载地址:IntelliJ IDEA – 领先的 Java 和 Kotlin IDE (jetbrains.com.cn)

3.scala的下载(我选择的版本是2.12.15)安装及环境变量的配置

官网下载地址:The Scala Programming Language (scala-lang.org)

双击打开下载好的安装程序,一直“Next”即可,最好不要安装到C盘,中间修改一下安装路径即可,最后点击“Finish”。我将scala软件安装在了D盘目录下的Develop文件夹,bin路径如下:

配置scala的系统环境变量,将scala安装的bin目录路径加入到系统环境变量path中:

win+R打开命令窗口输入:scala -verison ,进行检测是否成功配置环境变量:

4.scala插件(版本要与IDEA版本保持一致,下载2019.2.3版本)的下载安装

官网地址:Scala - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplaceicon-default.png?t=N7T8https://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala/versions/stable

下载完成后,将下载的压缩包解压到IDEA安装目录下的plugins目录下:

5.maven的下载(我选择的版本是3.5.4)与安装,系统环境变量的配置

官网地址:Maven – Download Apache Maven

将对应版本的压缩包下载到本地,并新建一个文件夹Localwarehouse,用来保存下载的依赖文件

配置maven的系统环境配置,跟以上配置的方法一样,将bin目录地址写入path环境变量:

打开maven安装包下的conf文件夹下面的settings.xml,添加如下代码:

<localRepository>D:\\Develop\\maven\\Localwarehouse</localRepository>

在settings.xml配置文件中找到mirrors节点,添加阿里云仓库代码,具体代码如下配置(注意要添加在<mirrors>和</mirrors>两个标签之间):

  1. <!-- 阿里云仓库 -->
  2. <mirror>
  3. <id>alimaven</id>
  4. <mirrorOf>central</mirrorOf>
  5. <name>aliyun maven</name>
  6. <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/central/</url>
  7. </mirror>

添加如下代码用来配置jdk版本:

  1. <profile>
  2. <id>jdk-1.8.0</id>
  3. <activation>
  4. <activeByDefault>true</activeByDefault>
  5. <jdk>1.8.0</jdk>
  6. </activation>
  7. <properties>
  8. <maven.compiler.source>1.8.0</maven.compiler.source>
  9. <maven.compiler.target>1.8.0</maven.compiler.target>
  10. <maven.compiler.compilerVersion>1.8.0</maven.compiler.compilerVersion>
  11. </properties>
  12. </profile>

二、将maven加载到IDEA中

三、检测scala插件是否在IDEA中已经安装成功

四、用maven新建一个工程项目

五、配置pom.xml文件

1.如果只需要在本地运行spark程序,则只需要添加scala-library、spark-core、spark-sql、spark-streaming等依赖,添加代码如下:

  1. <properties>
  2. <!-- 声明scala的版本 -->
  3. <scala.version>2.12.15</scala.version>
  4. <!-- 声明linux集群搭建的spark版本,如果没有搭建则不用写 -->
  5. <spark.version>3.2.1</spark.version>
  6. <!-- 声明linux集群搭建的Hadoop版本 ,如果没有搭建则不用写-->
  7. <hadoop.version>3.1.4</hadoop.version>
  8. </properties>
  9. <dependencies>
  10. <!--scala-->
  11. <dependency>
  12. <groupId>org.scala-lang</groupId>
  13. <artifactId>scala-library</artifactId>
  14. <version>${scala.version}</version>
  15. </dependency>
  16. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
  17. <dependency>
  18. <groupId>org.apache.spark</groupId>
  19. <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
  20. <version>3.2.1</version>
  21. </dependency>
  22. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
  23. <dependency>
  24. <groupId>org.apache.spark</groupId>
  25. <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
  26. <version>3.2.1</version>
  27. </dependency>
  28. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming -->
  29. <dependency>
  30. <groupId>org.apache.spark</groupId>
  31. <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
  32. <version>3.2.1</version>
  33. <scope>provided</scope>
  34. </dependency>
  35. </dependencies>

六、新建scala类文件编写代码

当你右键发现无法新建scala类,需要将scala SDK添加到当前项目中。

鼠标点击java文件夹,右键new--->Scala Class

在WordCount文件中编写如下代码:

  1. import org.apache.spark.sql.SparkSession
  2. object WordCount {
  3. def main(args: Array[String]): Unit = {
  4. val spark = SparkSession
  5. .builder()
  6. .master("local[*]")
  7. .appName("word count")
  8. .getOrCreate()
  9. val sc = spark.sparkContext
  10. val rdd = sc.textFile("data/input/words.txt")
  11. val counts = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
  12. counts.collect().foreach(println)
  13. println("全部的单词数:"+counts.count())
  14. counts.saveAsTextFile("data/output/word-count")
  15. }
  16. }

准备好测试文件words.txt,将文件存放在scalaproject-->data-->input-->words.txt

  1. hello me you her
  2. hello me you
  3. hello me
  4. hello

运行WordCount程序

运行结果:

七、其他注意事项

如果运行spark程序,控制台有输出 “Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries”错误提示,解决方案请参考以下文章:

https://blog.csdn.net/hyj_king/article/details/104299371icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/hyj_king/article/details/104299371

winuntils.exe下载地址:

GitHub - cdarlint/winutils: winutils.exe hadoop.dll and hdfs.dll binaries for hadoop windowswinutils.exe hadoop.dll and hdfs.dll binaries for hadoop windows - cdarlint/winutilsicon-default.png?t=N7T8https://github.com/cdarlint/winutils

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