spark本地开发环境搭建（maven + scala + java）

开发工具和软件版本信息

IDEA	2019.2
JAVA	1.8
Scala	2.11.12
Spark	2.4.3
Hadoop	2.7.7
Windows	Win10专业版64位
Centos	7.5

 

部署Spark和Hadoop本地模式

1）下载spark和Hadoop

spark，选择pre_build版本，也就是编译好的版本

http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz

Hadoop，注意下载和spark对应的版本

http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

 

2）下载Scala

Spark2.4.3支持的Scala版本为2.12，因此我们下载2.12.8版本

https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.8/scala-2.12.8.msi

直接双击安装，选择安装在 D:\software目录下面，然后一直点击下一步直到结束

 

3）以管理员身份运行winrar，把

hadoop-2.7.7.tar.gz 和 spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz解压到E:\bigdata\

得到下面两个目录：

E:\bigdata\hadoop-2.7.7

E:\bigdata\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7

 

 

4）配置环境变量

1：配置SPARK_HOME,HADOOP_HOME,SCALA_HOME的环境变量

 

 

 

 

 

 

 

5）配置PATH变量

1）Scala配置到PATH变量中

 在PATH变量中新增 :

 %SCALA_HOME%\bin

%SCALA_HOME%\jre\bin

%HADOOP_HOME%\bin

%SPARK_HOME%\bin

 

 

 

 

 

 

测试执行Spark本地模式是否成功

执行spark-sell命令，如果出现下图所示，则成功

 

 

 

1）解决winutil报错的问题

一般情况下，在Windows中启动spark-shell会报下面错误：

 

 

那么则需要把下面的压缩包里面的文件放到Hadoop的bin目录里面就没问题了：

 

 

压缩包见下面：

 

<>

 

重新执行spark-shell

 

 

 

然后在通过：http://localhost:4040/jobs/ 可以进入到spark界面

 

 

 

 

 

IDEA本地开发Spark设置

 

1）IDEA的下载和安装

 

下载安装IDEA，社区版本就够使用

 

IDEA官网

https://www.jetbrains.com/idea/

 

 

 

 

 

IDEA社区版本下载：

 

 

 

2）安装IDEA到本地目录（略）

 

3)安装Scala插件

打开IDEA，然后找到 Configure -> Plugins

 

 

 

搜索Scala插件，然后点击install安装。安装完成后状态变为installed

 

 

安装完成，重启IDEA

4）配置项目的Scala和Java SDK

选择project structure

 

 

 

然后设置每个项目的Java版本为1.8

 

 

 

然后为每个项目新增Scala的支持

 

 

 

 

5）新建Spark开发项目

1：点击 create a new job

 

 

选择maven项目，然后直接点击下一步

 

 

填写项目信息，直接next

 

 

选择项目路径，然后next，项目建立完毕

 

 

接下来要为项目建立Scala支持

 

6)项目增加Scala SDK

 

第一步，右键点击项目，然后选择 Add Framework Support

 

 

 

第二步，勾选Scala，然后点击OK

 

 

 

然后再项目结构中可以看到有Scala的支持：

 

 

 

 

在main目录下面，和Java相同级别，建立一个目录名字叫做Scala目录

 

 

 

右键点击scala目录，选择mark directory as 选项，设置为source folder

 

 

 

7)项目中代码开发

 

在POM文件中加入依赖：

 

 

具体插入的内容为：

 

         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

    4.0.0

 

    bigdata_study

    demo01

    1.0-SNAPSHOT

 

   

       

            org.apache.spark

            spark-sql_2.12

            2.4.3

       

   

 

 

接下来，等待maven把所有的依赖下载完成后，新建一个Scala类，执行这个类

 

代码如下：

packagecom.bd.test1

importorg.apache.spark.sql.SparkSession

object Test1{

Def main(args:Array[String]):Unit={

val spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApplication").master("local[*]").getOrCreate()

val rdd1=spark.sparkContext.parallelize(List(1,2,3))

print(rdd1.reduce(_+_))

spark.stop()

}

}

 

 

然后直接执行，已经可以执行了：

 

 

 

 

注意：一定要注意的是：如果要把代码发布到集群上面的话，需要

1）把maven依赖的scope改为provided

2）代码中的master方法不要调用，因为我们在spark-submit的时候会指定master