Spark开发环境搭建

一. 安装Spark

二. 词频统计案例

三. Scala开发环境配置

一、安装Spark1.1 下载并解压

官方下载地址： ，选择 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本后再下载：

解压安装包：

# tar -zxvf  spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz

# vim /etc/profile

添加环境变量：

export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6export  PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH

使得配置的环境变量立即生效：

# source /etc/profile

Local 模式是最简单的一种运行方式，它采用单节点多线程方式运行，不用部署，开箱即用，适合日常测试开发。

# 启动spark-shellspark-shell --master local[2]

进入 spark-shell 后，程序已经自动创建好了上下文 SparkContext，等效于执行了下面的 Scala 代码：

val conf = new SparkConf().setAppName("Spark shell").setMaster("local[2]")val sc = new SparkContext(conf)

安装完成后可以先做一个简单的词频统计例子，感受 spark 的魅力。准备一个词频统计的文件样本 wc.txt，内容如下：

hadoop,spark,hadoopspark,flink,flink,sparkhadoop,hadoop

在 scala 交互式命令行中执行如下 Scala 语句：

val file = spark.sparkContext.textFile(";)val wordCounts = file.flatMap(line => line.split(",")).map((word => (word, 1))).reduceByKey(_ + _)wordCounts.collect

执行过程如下，可以看到已经输出了词频统计的结果：

同时还可以通过 Web UI 查看作业的执行情况，访问端口为 4040：

三、Scala开发环境配置

Spark 是基于 Scala 语言进行开发的，分别提供了基于 Scala、Java、Python 语言的 API，如果你想使用 Scala 语言进行开发，则需要搭建 Scala 语言的开发环境。

3.1 前置条件

Scala 的运行依赖于 JDK，所以需要你本机有安装对应版本的 JDK，最新的 Scala 2.12.x 需要 JDK 1.8+。

3.2 安装Scala插件

IDEA 默认不支持 Scala 语言的开发，需要通过插件进行扩展。打开 IDEA，依次点击 File => settings=> plugins 选项卡，搜索 Scala 插件 (如下图)。找到插件后进行安装，并重启 IDEA 使得安装生效。

3.3 创建Scala项目

在 IDEA 中依次点击 File => New => Project 选项卡，然后选择创建 Scala—IDEA 工程：

3.4 下载Scala SDK1. 方式一

此时看到 Scala SDK 为空，依次点击 Create => Download ，选择所需的版本后，点击 OK 按钮进行下载，下载完成点击 Finish 进入工程。

2. 方式二

方式一是 Scala 官方安装指南里使用的方式，但下载速度通常比较慢，且这种安装下并没有直接提供 Scala 命令行工具。所以个人推荐到官网下载安装包进行安装，下载地址：

这里我的系统是 Windows，下载 msi 版本的安装包后，一直点击下一步进行安装，安装完成后会自动配置好环境变量。

由于安装时已经自动配置好环境变量，所以 IDEA 会自动选择对应版本的 SDK。

3.5 创建Hello World

在工程 src 目录上右击 New => Scala class 创建 Hello.scala。输入代码如下，完成后点击运行按钮，成功运行则代表搭建成功。

3.6 切换Scala版本

在日常的开发中，由于对应软件（如 Spark）的版本切换，可能导致需要切换 Scala 的版本，则可以在 Project Structures 中的 Global Libraries 选项卡中进行切换。

3.7 可能出现的问题

在 IDEA 中有时候重新打开项目后，右击并不会出现新建 scala 文件的选项，或者在编写时没有 Scala 语法提示，此时可以先删除 Global Libraries 中配置好的 SDK，之后再重新添加：

另外在 IDEA 中以本地模式运行 Spark 项目是不需要在本机搭建 Spark 和 Hadoop 环境的。

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