在 windows 上安装 spark 遇到的一些坑 | 避坑指南
最近有个活：给了我一个阿里云桌面（windows 10系统），让我在上面用 scala + spark 写一些东西。
总是报错不断，基本的逻辑都运行不了。经历了很久的 debug ，我总结出来：凡是 IDEA 没有在我的脚本里明确指出哪行有问题的错误，都是因为版本不兼容。别犹豫，赶快检查版本。
检查涉及到：
- 基本的
java环境： 1.8.0_201 - 语言
scala版本： 2.12.13 hadoop版本： 2.6.4spark版本： 2.4.8
第一关：scala小版本不兼容
尽管我们在 spark 官网看到：Spark 2.4.8 配置 Scala 2.12.x 版本就行，但是呵呵，运行时报错如下。
... java.lang.NoSuchMethodError: scala.Predef$.refArrayOps ...
我本身刚开始用 scala ，还以为是自己写的程序哪里出了问题。好家伙这顿找哇，最后感谢『运行spark出现java.lang.NoSuchMethodError: scala.Predef$.refArrayOps』，让我意识到了或许更换 scala 版本可以一试。
上面那篇文章建议在 mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core 上面看版本兼容，我觉得不靠谱。我这里推荐两个方法，都是我自己摸索的：
方法一： 打开我们的命令行（cmd或者powershell都行），输入 spark-shell ，看我们本地安装的 spark 用了啥版本的 scala 。如下图。
方法二： 去 spark 安装路径下面看看里面那 scala 依赖都啥版本。如下图。
于是把 scala 2.12.13 卸载了，去 scala 官网下载了 scala 2.11.12 版本的。
第二关：Hadoop 版本
好家伙，之前的错误不报了，现在是新错误。
错误一：
... java.lang.Exception: java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows. ...
错误二：
... 【MapReduce】报错：java.lang.UnsatisfiedLinkError : org.apache.hadoop.io.nativeio ...
参考了两篇文章，没啥直接帮助，但是我意识到了可能是 Hadoop 版本不对：
- java.lang.Exception: java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.
- 【MapReduce】报错：java.lang.UnsatisfiedLinkError : org.apache.hadoop.io.nativeio
毕竟咱的 spark 安装包就叫 spark-2.4.8-bin-hadoop2.7 ，怎么说都得安装个 2.7 的 hadoop 。
换了 hadoop 2.7.3 。没啥问题了。
第三关：hadoop.dll
本以为大功告成了。直到我使用了一个方法：
result.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).csv(outputPath)
我想通过 spark 把数据写到硬盘上，好家伙，报错了。
... java.io.IOException: (null) entry in command string: null chmod 0644 ...
我又以为是自己对 API 理解不深刻造成的问题，于是乱改了半天。
直到我想起：凡是 IDEA 没有在我的脚本里明确指出哪行有问题的错误，都是因为版本不兼容。 我现在虽然版本没问题了，但是可能还有其他地方没配好。至少，很大概率不是自己写的代码有问题。
感谢老哥『Hadoop在window上运行出现:java.io.IOException: (null) entry in command string: null chmod 0644』，我安装老哥的指引在 github.com/4ttty/winutils/blob/master/hadoop-2.7.1/bin 下载了动态链接库 hadoop.dll ，放在了 C:/Windows/System32 下面。
我的版本本来是 2.7.3 ，但下载的版本是 2.7.1 （没有 2.7.3 ），心里祈祷：小版本兼容吧，小版本兼容吧。终于是好用了。
总结
不知道以后还会遇到什么版本问题。
归根结底，还是自己对于 Spark 极其依赖、生态不熟悉，如果是 Python 报错，我一下就能看出来是自己代码的问题，还是环境有问题。所以还是得系统了解一下 Spark 相关内容。学习系统性知识将让我的工作事半功倍。
还有，能用 linux 尽量用 linux 吧，把 docker 配好，谁要用直接拉镜像，剩多少事啊。但是话说回来，要是直接帮我配好了环境，我就学不到这么多了。
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