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  • 【Spark笔记】Windows10 本地搭建单机版Spark开发环境

     

    0x00 环境及软件

    1、系统环境

    OS：Windows10_x64 专业版

    2、所需软件或工具

    • JDK1.8.0_131
    • spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz
    • hadoop-2.8.3.tar.gz
    • scala-2.11.8.zip
    • hadoop-common-2.2.0-bin-master.zip（主要使用里面的winutils.exe）
    • IntelliJ IDEA（版本：2017.1.2 Build #IU-171.4249.32,built on April 21,2017）
    • scala-intellij-bin-2017.1.20.zip（IntelliJ IDEA scala插件）
    • apache-maven-3.5.0

    0x01 搭建步骤

    1、安装JDK

    从http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html处下载相应版本的JDK安装文件，安装教程不再赘述，最终安装后的路径如下（由于之前就安装过JDK了，所以此处显示时间为2017年的）：

    在环境变量中配置JDK信息，新建变量JAVA_HOME=C:SelfFilesInstallJavajdk1.8.0_131，并在Path中添加JDK信息%JAVA_HOME%in，如下：

    然后，打开一个命令行界面，验证JDK是否正确安装，如下：

    说明JDK已经正常安装。

    2、安装Scala

    从https://www.scala-lang.org/download/all.html 处下载scala-2.11.8，然后解压并存放在本地电脑C:SelfFilesInstallscala-2.11.8处，然后配置环境变量并添加到Path变量中（%SCALA_HOME%in），类似于JDK的环境变量配置，如下：

    然后，打开一个命令行界面验证是否安装成功，如下：

    说明安装成功。

    3、安装Hadoop

    在http://hadoop.apache.org/releases.html下载hadoop-2.8.3，其实下一步“安装Spark”中我们选择下载的Spark版本为spark-2.3.0-bin-hadoop2.7，该版本Spark要求对应的Hadoop要在2.7及以上版本，所以此处我们选择Hadoop-2.8.3，选择其他更高的版本也是可以的。然后解压并存放在C:SelfFilesSparkhadoop-2.8.3，并添加环境变量并添加到Path变量中（%HADOOP_HOME%和%HADOOP_HOME%in）：

    4、安装Spark

    在http://spark.apache.org/downloads.html下载对应版本的Spark，此处我们下载的Spark版本信息如下：

    下载到本地之后解压，并存放在目录C:SelfFilesSparkspark-2.3.0-bin-hadoop2.7，然后添加环境变量和Path变量中（%SPARK_HOME%和%SPARK_HOME%in）：

    到此，单机版的Spark环境应该安装好了，此时我们在命令行界面中运行spark-shell来验证是否成功：

    虽然最终进入到了spark shell中，但是中间报了一个错误，提示找不到C:SelfFilesSparkhadoop-2.8.3inwinutils.exe文件，通过查看发现确实不存在该文件，此时我们需要从https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin/tree/master/bin此处下载winutils.exe文件，并保存到本地C:SelfFilesSparkhadoop-2.8.3in目录下。然后再次运行spark-shell，结果如下：

     

    可以发现，已经不再报找不到winutils.exe文件的错误了，至于提示“WARN  NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform...”的错误，尝试了网上大多数的方法，都未解决，此处暂时未解决。

    至此，Spark的环境算是基本搭建完成了。下面就开始搭建使用Scala的开发环境。

    5、安装IDEA及scala插件

    至于IDEA的下载和安装，此处不再赘述，读者可以去https://www.jetbrains.com/自行下载并安装。此处主要记录下scala插件的安装，IDEA的插件安装支持在线安装和离线安装，我们此处采用的是离线安装，即手动下载将要安装的scala插件，然后在IDEA中加载安装。

    首先，我们从JetBrains官网上的插件库（http://plugins.jetbrains.com/）搜索scala插件，如下所示：

    然后，点击第一个Scala进入下载界面，如下：

    上面列举了兼容不同IDEA构建版本的scala插件，所以此处我们应该选择兼容自己所用IDEA版本的scala插件。从从前面的0x00一节知道，我这里使用的IDEA版本为2017.1.2 Build #IU-171.4249.32,built on April 21,2017，所以此时我们应该选择COMPATIBLE BUILDS一列的值范围包括171.4249.32的版本，可选择的比较多，我们随便选择一个下载即可，然后保存到本地的某个路径下，最好是保存在IDEA安装目录里的plugins目录下，我的保存路径为：C:SelfFilesInstallIntelliJIDEApluginsScalascala-intellij-bin-2017.1.20.zip。

    接着，打开IDEA，选择File-->Settings...，可见如下界面：

    然后单击右下角的“Install plugin from disk...”，选择刚刚我们保存的scala插件文件即可，安装成功后重启IDEA即可使用。

     其实，如果网络比较好的话，使用在线安装更方便，此处也提一下在线安装的方法：在上面界面中，点击“Install JetBrains plugin...”或“Browse repositories...”，出现以下界面：

    在上述界面搜索框中输入scala即可找到scala插件，然后点击右侧的“Install”安装即可。然后，我们可以通过新建项目来验证scala插件是否安装成功，如下：

    6、配置maven

    maven的下载和配置网络上面已经有很多教程，此处不再赘述。

    7、编写测试代码

     下面我们就是用IDEA来编写一个使用Spark进行数据处理的简单示例，该例子来自https://my.oschina.net/orrin/blog/1812035，并根据自己项目的名称做轻微修改，创建maven工程，项目结构如下所示：

    pom.xml文件内容：

     1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 2 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
 3          xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 4          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
 5     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 6 
 7     <groupId>com.hackhan.demo</groupId>
 8     <artifactId>jacklee</artifactId>
 9     <version>1.0-SNAPSHOT</version>
10 
11 
12     <properties>
13         <spark.version>2.3.0</spark.version>
14         <scala.version>2.11</scala.version>
15     </properties>
16 
17     <dependencies>
18         <dependency>
19             <groupId>org.apache.spark</groupId>
20             <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
21             <version>${spark.version}</version>
22         </dependency>
23         <dependency>
24             <groupId>org.apache.spark</groupId>
25             <artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
26             <version>${spark.version}</version>
27         </dependency>
28 
29         <dependency>
30             <groupId>org.apache.spark</groupId>
31             <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
32             <version>${spark.version}</version>
33         </dependency>
34         <dependency>
35             <groupId>org.apache.spark</groupId>
36             <artifactId>spark-hive_${scala.version}</artifactId>
37             <version>${spark.version}</version>
38         </dependency>
39         <dependency>
40             <groupId>org.apache.spark</groupId>
41             <artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId>
42             <version>${spark.version}</version>
43         </dependency>
44 
45     </dependencies>
46 
47     <build>
48         <plugins>
49 
50             <plugin>
51                 <groupId>org.scala-tools</groupId>
52                 <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
53                 <version>2.15.2</version>
54                 <executions>
55                     <execution>
56                         <goals>
57                             <goal>compile</goal>
58                             <goal>testCompile</goal>
59                         </goals>
60                     </execution>
61                 </executions>
62             </plugin>
63 
64             <plugin>
65                 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
66                 <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
67                 <version>3.6.0</version>
68                 <configuration>
69                     <source>1.8</source>
70                     <target>1.8</target>
71                 </configuration>
72             </plugin>
73 
74             <plugin>
75                 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
76                 <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
77                 <version>2.19</version>
78                 <configuration>
79                     <skip>true</skip>
80                 </configuration>
81             </plugin>
82 
83         </plugins>
84     </build>
85 
86 </project>

    WordCount.scala文件内容如下：

     1 package com.hackhan.demo
 2 
 3 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 4 
 5 
 6 /**
 7   *
 8   * @author migu-orrin on 2018/5/3.
 9   */
10 object WordCount {
11   def main(args: Array[String]) {
12 
13     /**
14       * SparkContext 的初始化需要一个SparkConf对象
15       * SparkConf包含了Spark集群的配置的各种参数
16       */
17     val conf=new SparkConf()
18       .setMaster("local")//启动本地化计算
19       .setAppName("WordCount")//设置本程序名称
20 
21     //Spark程序的编写都是从SparkContext开始的
22     val sc=new SparkContext(conf)
23     //以上的语句等价与val sc=new SparkContext("local","testRdd")
24     val data=sc.textFile("C:/SelfFiles/Spark/test/wordcount.txt")//读取本地文件
25     var result = data.flatMap(_.split(" "))//下划线是占位符，flatMap是对行操作的方法，对读入的数据进行分割
26       .map((_,1))//将每一项转换为key-value，数据是key，value是1
27       .reduceByKey(_+_)//将具有相同key的项相加合并成一个
28 
29     result.collect()//将分布式的RDD返回一个单机的scala array，在这个数组上运用scala的函数操作，并返回结果到驱动程序
30       .foreach(println)//循环打印
31 
32     Thread.sleep(10000)
33     result.saveAsTextFile("C:/SelfFiles/Spark/test/wordcountres")
34     println("OK,over!")
35   }
36 }

    其中处理的目标文件C:/SelfFiles/Spark/test/wordcount.txt的内容为（你也可以自己随意填写）：

    this is my first test.

    运行结果如下：

    IDEA打印结果：

    0x02 总结

    因本人也是刚刚接触Spark，对其中的一些原理还不是很了解，此处写此博文只为搭建环境的一个记录，后面随着学习的深入，可以逐渐了解其中的原理。以后也许会考虑搭建集群环境！

    在此，感谢网友为知识和技术传播做出的贡献！

    0x03 参考内容
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/leejack/p/9160550.html
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