• Win7 64位系统上搭建Spark开发环境(maven构建)


    最近由于要使用Spark做POC,在本地搭建了相应的开发环境,Spark本身是使用Scala语言编写的,当然也可以使用java来开发spark项目,但使用scala语言来开发更加简洁,本文在IDEA开发工具中使用Maven来创建Scala工程

    1:安装Java SDK,Scala,及IDEA 集成开发环境

    JDK下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

    Scala下载地址:http://www.scala-lang.org/download/all.html

    Intellij IDEA下载地址:https://www.jetbrains.com/idea/download/download-thanks.html

    以下是我测试环境中 java 及 scala的版本:

    IDEA使用的是社区版本:IDEA 2017.3.5 (Community Edition)

    2:Spark的安装

    下载spark:https://spark.apache.org/downloads.html,选择相应的版本,这里选择了2.2.1版本 spark-2.2.1-bin-hadoop2.7,并解压到指定的目录,添加环境变量:

    SPARK_HOME:D:Applicationspark-2.2.1-bin-hadoop2.7

    并添加以下路径到Path变量中:%SPARK_HOME%in

    这样可以在命令行中启动命令:spark-shell

    3:Scala插件的安装

     在IDEA中选择 Configure -> Plugins,搜索scala,点击安装:

    4:使用Maven来创建Scala 工程

    点击 Next,设置好GroupId及ArtifactId,一路点击到结束,期间根据实际情况可以修改Project name及代码的路径,最后生成Scala架构的代码目录及默认的pom.xml文件,在这里需要注意一点,Scala的本机安装的版本和Scala插件的版本不一致的问题,查看生成的默认pom.xml文件如下,发现版本使用的是2.7.0,而前面本机安装的是2.11.8 ,

    这样创建的项目运行时会失败,提示 "Error: Could not find or load main class ..."

    查看前面安装的Scala版本,相应的修改pom文件中的版本号为2.11.8,这就出现了另外一个问题,从Scala2.9以后,已经废弃了Application类,而是使用了新的类App,于是修改代码

    object App extends App {
      println( "Hello World!" )
    }
    

    运行项目,单元测试报错,提示scala signature 版本错误,先删除MySpec.scala文件

    修改pom文件,

    5:添加对spark的支持,本地测试文件单词统计

    修改pom.xml

    添加属性 spark 版本,为本机安装的spark版本

    <spark.version>2.2.1</spark.version>

    添加依赖库

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

    完整的pom.xml如下所示:

    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
      <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
      <groupId>mytest</groupId>
      <artifactId>myproject</artifactId>
      <version>1.0-SNAPSHOT</version>
      <inceptionYear>2008</inceptionYear>
      <properties>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <spark.version>2.2.1</spark.version>
      </properties>
    
      <repositories>
          <repository>
              <id>scala-tools.org</id>
              <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
              <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
          </repository>
      </repositories>
    
      <pluginRepositories>
        <pluginRepository>
          <id>scala-tools.org</id>
          <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
          <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
        </pluginRepository>
      </pluginRepositories>
    
      <dependencies>
        <dependency>
          <groupId>org.apache.spark</groupId>
          <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
          <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.scala-lang</groupId>
          <artifactId>scala-library</artifactId>
          <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>junit</groupId>
          <artifactId>junit</artifactId>
          <version>4.4</version>
          <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.specs</groupId>
          <artifactId>specs</artifactId>
          <version>1.2.5</version>
          <scope>test</scope>
        </dependency>
      </dependencies>
    
      <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
          <plugin>
            <groupId>org.scala-tools</groupId>
            <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
            <executions>
              <execution>
                <goals>
                  <goal>compile</goal>
                  <goal>testCompile</goal>
                </goals>
              </execution>
            </executions>
            <configuration>
              <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
              <args>
                <arg>-target:jvm-1.5</arg>
              </args>
            </configuration>
          </plugin>
          <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>
            <configuration>
              <downloadSources>true</downloadSources>
              <buildcommands>
                <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand>
              </buildcommands>
              <additionalProjectnatures>
                <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature>
              </additionalProjectnatures>
              <classpathContainers>
                <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer>
                <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer>
              </classpathContainers>
            </configuration>
          </plugin>
        </plugins>
      </build>
      <reporting>
        <plugins>
          <plugin>
            <groupId>org.scala-tools</groupId>
            <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
            <configuration>
              <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
            </configuration>
          </plugin>
        </plugins>
      </reporting>
    </project>

    修改scala代码,引入spark库:

    package mytest
    
    import org.apache.spark._
    
    object wordcount {
      def main(args: Array[String]) {
        var masterUrl = "local[1]"
        var inputPath = "D:\temp\mytext.txt"
        var outputPath = "D:\temp\output"
    
        println(s"masterUrl:${masterUrl}, inputPath: ${inputPath}, outputPath: ${outputPath}")
    
        val sparkConf = new SparkConf().setMaster(masterUrl).setAppName("WordCount")
        val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
        val rowRdd = sc.textFile(inputPath)
        val resultRdd = rowRdd.flatMap(line => line.split("\s+"))
          .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
    
        resultRdd.saveAsTextFile(outputPath)
      }
    }

    再次运行工程,可以在窗口中看到已经成功运行spark,对输入的文本进行词汇统计,此时,spark运行的是本地模式,使用的是本地文件作为输入

     在输出目录,可以看到程序运行的结果

    
    

    
    
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