Win10环境下的IDEA2019.3配置Spark环境的两种方法_飞道的博客

Win10环境下的IDEA2019.3配置Spark环境的两种方法

2020-04-01 15:16 309人阅读评论(0)

IDEA是一个非常完美的编译器，在IDEA搭建本地Spark环境需要提前配置好Scala和Java环境（看我之前的文章，有详细介绍）下面我将介绍两种方法搭建Spark环境。

方法一：更改pom.xml，添加Maven依赖

（1）首先，需要创建一个maven项目：File—New—Project

（2）检测JDK环境是否正确，并创建

（3）设置文件存储位置、Name（Artifactld）、GroupId等

（4）在该项目下的src—mian文件下创建一个新的文件夹，命名为Scala，并按回车

（5）将Scala设置为源码文件夹：右键点击Scala—Mark Directory as—Sources Root

（6）修改pom.xml文件，添加所需要的Spark依赖，并点击右下角的Enable Auto-Import 等待下载（如果是第一是导入依赖，下载时间会很长），底栏会有进度条提示，完成后可以看到右上角的绿色对勾。

注意：在下载过程中，代码中间可能会出现红色，不代表报错，下载完成后红色会消失

Scala和Spark版本要对应，可以去Spark官网或者Maven官网查看

<build>里的东西是构建器和插件，原封不动复制就可以，不同的人代码不相同，都无所谓。


  
   
    
     
    
    
     
      <dependencies>
     
    
   
    
     
    
    
             
      <dependency>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <groupId>org.apache.spark
      </groupId>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <artifactId>spark-core_2.12
      </artifactId>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <version>2.4.4
      </version>
     
    
   
    
     
    
    
             
      </dependency>
     
    
   
    
     
    
    
             
      <dependency>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <groupId>org.apache.spark
      </groupId>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <artifactId>spark-sql_2.12
      </artifactId>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <version>2.4.4
      </version>
     
    
   
    
     
    
    
             
      </dependency>
     
    
   
    
     
    
    
         
      </dependencies>
     
    
   
    
     
    
    
         
      <build>
     
    
   
    
     
    
    
             
      <finalName>WordCount
      </finalName>
     
    
   
    
     
    
    
             
      <plugins>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      <plugin>
     
    
   
    
     
    
    
                     
      <groupId>net.alchim31.maven
      </groupId>
     
    
   
    
     
    
    
                     
      <artifactId>scala-maven-plugin
      </artifactId>
     
    
   
    
     
    
    
                     
      <version>3.2.2
      </version>
     
    
   
    
     
    
    
                     
      <executions>
     
    
   
    
     
    
    
                         
      <execution>
     
    
   
    
     
    
    
                             
      <goals>
     
    
   
    
     
    
    
                                 
      <goal>compile
      </goal>
     
    
   
    
     
    
    
                                 
      <goal>testCompile
      </goal>
     
    
   
    
     
    
    
                             
      </goals>
     
    
   
    
     
    
    
                         
      </execution>
     
    
   
    
     
    
    
                     
      </executions>
     
    
   
    
     
    
    
                 
      </plugin>
     
    
   
    
     
    
    
             
      </plugins>
     
    
   
    
     
    
    
         
      </build>

（7）创建Scala文件，点击Obiect类，命名

（8）测试程序


  
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
     
    
   
    
     
    
    
     
      object Hello {
     
    
   
    
     
    
    
     
        def main(args: Array[String]): 
      Unit = {
     
    
   
    
     
    
    
     
          System.setProperty(
      "hadoop.home.dir", 
      "E:\\Hadoop\\hadoop-common-2.2.0-bin-master")
     
    
   
    
     
    
    
         
      val config = new SparkConf().setMaster(
      "local[*]").setAppName(
      "WordCount")
     
    
   
    
     
    
    
         
      val sc = new SparkContext(config)
     
    
   
    
     
    
    
         
      val lines = sc.textFile(
      "in")
     
    
   
    
     
    
    
         
      val words = lines.flatMap(_.split(
      " "))
     
    
   
    
     
    
    
         
      val wordToOne = words.map((_, 
      1))
     
    
   
    
     
    
    
         
      val wordToSum = wordToOne.reduceByKey(_ + _)
     
    
   
    
     
    
    
         
      val result = wordToSum.collect()
     
    
   
    
     
    
    
     
          result.foreach(println)
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
        }
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      }