Spark2.3.1与Springboot集成

前几天有项目用到了大数据的计算服务，最后选了spark作大数据计算用版本用2.3.1，之前是大数据小白，没在项目里用过。项目用的是springboot,版本是2.0.3 踩了版本的太多坑了，版本号得写清楚了。

这次集成最重要的一件事是，查了好多帖子也都没有写到这一点的，如果是项目里不使用spark集群的话：

只需要在项目里集成spark的相关包，就可以在本机使用spark计算，不需要在服务器再搭建spark服务

一开始我先在服务器搭建了spark服务，配置好地址后，连接提交任务，任务一直显示执行中，worker也有，就是任务不会执行，日志里也看不到错误。我把spark的版本降到2.0后，本地运行报错，才找到问题。

private SparkSession initSparkSession()
{
    return  SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .config("spark.cores.max","2")
            .config("spark.driver.maxResultSize","2g")
            .appName("JavaWordCount")
            .getOrCreate();
}

master使用local就可以，[]里的是多线程的意思，其他的config可以配置也可以不配置，都有默认配置。配置项最好参考官方文档，写的最清楚。

获取SparkSession后，就可以读取RDD然后计算了。

pom.xml中需要引入的jar包如下：

    
    
        org.apache.spark
        spark-core_2.11
        2.3.1
        
            
                slf4j-log4j12
                org.slf4j
            
        
    

    
    
        org.apache.spark
        spark-sql_2.11
        2.3.1
        compile
    

因为springboot中的日志会和spark包中的slf4j包冲突，所以在引入的时候取消slf4j,如果不是springboot项目，不需要取消。

这样的话springboot和spark的集成就完成了。

转载于:https://my.oschina.net/u/3396724/blog/1841008