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如何在IDEA運(yùn)行spark程序(搭建Spark開(kāi)發(fā)環(huán)境)

 更新時(shí)間:2024年02月29日 09:34:52   作者:wanglingli95  
spark程序可以通過(guò)pom.xml的文件配置,添加spark-core依賴,可以直接在IDEA中編寫(xiě)spark程序并運(yùn)行結(jié)果,這篇文章主要介紹了如何在IDEA運(yùn)行spark程序(搭建Spark開(kāi)發(fā)環(huán)境),需要的朋友可以參考下

建議大家寫(xiě)在Linux上搭建好Hadoop的完全分布式集群環(huán)境和Spark集群環(huán)境,以下在IDEA中搭建的環(huán)境僅僅是在window系統(tǒng)上進(jìn)行spark程序的開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí),在window系統(tǒng)上可以不用安裝hadoop和spark,spark程序可以通過(guò)pom.xml的文件配置,添加spark-core依賴,可以直接在IDEA中編寫(xiě)spark程序并運(yùn)行結(jié)果。

一、相關(guān)軟件的下載及環(huán)境配置

1.jdk的下載安裝及環(huán)境變量配置(我選擇的版本是jdk8.0(即jdk1.8),建議不要使用太高版本的,不然配置pom.xml容易報(bào)錯(cuò))

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1ARiP-XX-0yi4Ev2y8BEfyA?pwd=r64b

提取碼: r64b

雙擊安裝包,一直“Next”即可,最好不要安裝到C盤,中間修改一下安裝路徑即可,最后點(diǎn)擊“Finish”。我將jdk1.8安裝在了D盤目錄下的soft文件夾,bin路徑如下:

配置環(huán)境變量:

win+R打開(kāi)命令窗口輸入:javac -verison ,進(jìn)行檢測(cè)是否成功配置環(huán)境變量:

2.IDEA的下載安裝(我選擇的版本是2019.2.3,建議選擇低版本的IDEA)

官網(wǎng)下載地址:IntelliJ IDEA – 領(lǐng)先的 Java 和 Kotlin IDE (jetbrains.com.cn)

3.scala的下載(我選擇的版本是2.12.15)安裝及環(huán)境變量的配置

官網(wǎng)下載地址:The Scala Programming Language (scala-lang.org)

雙擊打開(kāi)下載好的安裝程序,一直“Next”即可,最好不要安裝到C盤,中間修改一下安裝路徑即可,最后點(diǎn)擊“Finish”。我將scala軟件安裝在了D盤目錄下的Develop文件夾,bin路徑如下:

配置scala的系統(tǒng)環(huán)境變量,將scala安裝的bin目錄路徑加入到系統(tǒng)環(huán)境變量path中:

win+R打開(kāi)命令窗口輸入:scala -verison ,進(jìn)行檢測(cè)是否成功配置環(huán)境變量:

4.scala插件(版本要與IDEA版本保持一致,下載2019.2.3版本)的下載安裝

官網(wǎng)地址:Scala - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace

下載完成后,將下載的壓縮包解壓到IDEA安裝目錄下的plugins目錄下:

5.maven的下載(我選擇的版本是3.5.4)與安裝,系統(tǒng)環(huán)境變量的配置

官網(wǎng)地址:Maven – Download Apache Maven

將對(duì)應(yīng)版本的壓縮包下載到本地,并新建一個(gè)文件夾Localwarehouse,用來(lái)保存下載的依賴文件

配置maven的系統(tǒng)環(huán)境配置,跟以上配置的方法一樣,將bin目錄地址寫(xiě)入path環(huán)境變量:

打開(kāi)maven安裝包下的conf文件夾下面的settings.xml,添加如下代碼:

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

添加如下代碼用來(lái)配置jdk版本:

   <profile>
    <id>jdk-1.8.0</id>
    <activation>
    <activeByDefault>true</activeByDefault>
    <jdk>1.8.0</jdk>
    </activation>
    <properties>
    <maven.compiler.source>1.8.0</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8.0</maven.compiler.target>
    <maven.compiler.compilerVersion>1.8.0</maven.compiler.compilerVersion>
    </properties>
    </profile>

二、將maven加載到IDEA中

三、檢測(cè)scala插件是否在IDEA中已經(jīng)安裝成功

四、用maven新建一個(gè)工程項(xiàng)目

五、配置pom.xml文件

1.如果只需要在本地運(yùn)行spark程序,則只需要添加scala-library、spark-core、spark-sql、spark-streaming等依賴,添加代碼如下:

<properties>
        <!-- 聲明scala的版本 -->
        <scala.version>2.12.15</scala.version>
        <!-- 聲明linux集群搭建的spark版本,如果沒(méi)有搭建則不用寫(xiě) -->
        <spark.version>3.2.1</spark.version>
        <!-- 聲明linux集群搭建的Hadoop版本 ,如果沒(méi)有搭建則不用寫(xiě)-->
        <hadoop.version>3.1.4</hadoop.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!--scala-->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

六、新建scala類文件編寫(xiě)代碼

當(dāng)你右鍵發(fā)現(xiàn)無(wú)法新建scala類,需要將scala SDK添加到當(dāng)前項(xiàng)目中。

鼠標(biāo)點(diǎn)擊java文件夾,右鍵new--->Scala Class

在WordCount文件中編寫(xiě)如下代碼:

import org.apache.spark.sql.SparkSession
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("word count")
      .getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext
    val rdd = sc.textFile("data/input/words.txt")
    val counts = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    counts.collect().foreach(println)
    println("全部的單詞數(shù):"+counts.count())
    counts.saveAsTextFile("data/output/word-count")
  }
}

準(zhǔn)備好測(cè)試文件words.txt,將文件存放在scalaproject-->data-->input-->words.txt

hello me you her
hello me you
hello me
hello

運(yùn)行WordCount程序

運(yùn)行結(jié)果:

到此這篇關(guān)于在IDEA運(yùn)行spark程序(搭建Spark開(kāi)發(fā)環(huán)境)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)IDEA運(yùn)行spark程序內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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