【Spark机器学习速成宝典】基础篇01Windows下spark开发环境搭建（Scala版）

目录

　　安装jdk

　　安装Scala IDE for Eclipse

　　配置Spark

　　配置Hadoop

　　创建Maven工程

　　Scala代码

　　条目7

　　条目8

　　条目9

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安装jdk

　　要求安装jdk1.8或以上版本。

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安装Scala IDE for Eclipse 

　　无需额外安装scala，这个IDE里面已经集成了。

　　官方下载：http://scala-ide.org/download/sdk.html

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配置Spark 

　　下载Spark，我下载的版本如图所示

　　官方下载：http://spark.apache.org/downloads.html

　　

　　配置环境变量

　　变量名：SPARK_HOME　　变量值：D:spark    （不能有空格）

　　添加到Path

 

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配置Hadoop 

　　无需安装完整的Hadoop，但需要hadoop.dll，winutils.exe等文件。根据下载的Spark版本，下载相应版本的hadoop2.7.1。 

　　链接：https://pan.baidu.com/s/1jHRu9oE 密码：wdf9

　　

　　配置环境变量

　　

　　添加到Path

　　

　　重启计算机！！！环境变量才生效！！！

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创建Maven工程 

　　方法一：

　　

maven project

org.scala-tools.archetypes

scala-archetype-simple

1.2

点击finish后，会自动下载依赖，稍等片刻

改为

修改pom文件

 

 

 

 在修改pom文件 加入需要的依赖，便可以运行spark代码。在方法二提供的项目中有pom文件可供参考

　　方法二：

　　创建Maven工程可以快速引入项目需要的jar包。pom.xml文件里包含了一些重要的配置信息。这里提供一个可用的Maven工程：

　　链接：https://pan.baidu.com/s/1c3244ow 密码：brwb

　　导入Maven工程：

　　可以先将我提供的工程拷贝到workspace，然后引入

 

 

 

 

　　引入后，会自动下载一些jar包，需要等待几分钟

 

　　下图说明jar包下载完毕

 

　　报错：

 

 　　更换一下scala的依赖版本：

 

 

 

　　运行wordCount.scala程序 

 　　

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Scala代码 

package com.itmorn.ml
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object wordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordCount")    //创建环境变量
    val sc = new SparkContext(conf)                                //创建环境变量实例
    val data = sc.textFile("data/wc.txt")                                //读取文件
    data.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)    //word计数
  }
}

  

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
object xgboostTest {
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local")
      .appName("SparkSessionZipsExample")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val line = spark.sparkContext.textFile("wc")

    line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)

  }
}

　　

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条目7 

　　。

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条目8 

　　。

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