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Intellij IDEA使用Maven搭建spark开发环境(scala)
阅读量:4981 次
发布时间:2019-06-12

本文共 6869 字,大约阅读时间需要 22 分钟。

如何一步一步地在Intellij IDEA使用Maven搭建spark开发环境,并基于scala编写简单的spark中wordcount实例。

1.准备工作

首先需要在你电脑上安装jdk和scala以及开发工具Intellij IDEA,本文中使用的是win7系统,环境配置如下:

jdk1.7.0_15

scala2.10.4

scala官网下载地址:

如果是windows请下载msi安装包。

这两个可以在官网上下载jdk和scala的安装包就可以直接双击安装包运行安装即可。注意:如果以后是在本地编写好spark代码然后上传到spark集群上去运行的话,请一定保持两者的开发环境一致,不然会出现很多错误。

Intellij IDEA

在官网上下载一般选择右下角的Community版本,下载地址

2.在Intellij IDEA中安装scala插件

安装好Intellij IDEA并进入idea的主界面
(1)找到右下角的Configure选项中Plugins并打开
这里写图片描述

(2)点击左下角Browse repositories…

这里写图片描述

(3)在搜索框里搜scala,出现相对于的Scala插件,这里面我的已经安装完成了,没安装的会显示install的字样以及相对于的版本,这里面不建议在线安装插件,建议根据Updated 2014/12/18去下载离线的scala插件,比如本文中的IDEA Updated日期是2014/12/18然后找到对应的插件版本是1.2.1,下载即可。下面是scala插件的离线下载地址。

这里写图片描述

scala插件离线下载地址:

然后根据Update日期去找Intellij IDEA对应得scala插件,不同版本的IDEA对应的scala插件不一样,请务必下载对应的scala插件否则无法识别。
这里写图片描述

(4)离线插件下载完成后,将离线scala插件通过如下方式加入到IDEA中去:点击Install plugin from disk…,然后找到你scala插件的zip文件的本机磁盘位置,点ok即可

这里写图片描述

到这里,在Intellij IDEA中安装scala插件的步骤已经全部完成。接下来用IDEA来构建一个Maven工程,用来搭建spark开发环境。

3.Intellij IDEA通过Maven搭建spark环境

(1)打开IDEA新建一个maven项目,如下图:
注意:按照我步骤顺序即可。
注意:如果是第一次利用maven构建scala开发spark环境的话,这里面的会有一个选择scala SDK和Module SDK的步骤,这里路径选择你安装scala时候的路径和jdk的路径就可以了。
这里写图片描述

(2)填写GroupId和ArtifactId这里我就随便写了个名字,如下图,点Next。

这里写图片描述

(3)第三步很重要,首先是你的Intellij IDEA里有Maven,一般的新版本都会自带maven,而且maven的目录在IDEA安装路径下plugins下就能找到,然后再Maven home directory地址中填写maven相对应的路径,本文中的IDEA版本比较老,是自己下的Maven安装上的(不会的可以百度下,很简单,建议使用新的IDEA,不需要自己下载maven)。然后这里面的User settings file是你maven路径下conf里面的settings.xml文件,勾选上override即可,这里面的Local repository路径可以不用修改,默认就好,你也可以新建一个目录。点击Next。

注意:截图的时候忘了,把Local repository前面的override也勾选上,不然构建完会报错,至少我的是这样。
这里写图片描述

(4)填写自己的项目名,随意即可。点击finish。

这里写图片描述

(5)到这里整个流程已经结束,完成后会显示如下界面:

右上角的import需要点击一下即可。
这里写图片描述

(6)接下来在pom.xml文件中加入spark环境所需要的一些依赖包。以代码的方式给出,方便复制。

这里是我的pom文件代码,请各位自行按照自己的需要删减或添加依赖包。
//注意这里面的版本一定要对应好,我这里的spark版本是1.6.0对应的scala是2.10,因为我是通过spark-core_${scala.version}是找spark依赖包的,前些日子有个同事按照这个去搭建,由于版本的不一样最后spark依赖包加载总是失败。请大家自行检查自己的版本

4.0.0
com.xudong
xudong
1.0-SNAPSHOT
UTF-8
1.6.0
2.10
2.6.0
org.apache.spark
spark-core_${scala.version}
${spark.version}
org.apache.spark
spark-sql_${scala.version}
${spark.version}
org.apache.spark
spark-hive_${scala.version}
${spark.version}
org.apache.spark
spark-streaming_${scala.version}
${spark.version}
org.apache.hadoop
hadoop-client
2.6.0
org.apache.spark
spark-streaming-kafka_${scala.version}
${spark.version}
org.apache.spark
spark-mllib_${scala.version}
${spark.version}
mysql
mysql-connector-java
5.1.39
junit
junit
4.12
central
Maven Repository Switchboard
default
http://repo2.maven.org/maven2
false
src/main/scala
src/test/scala

这里要注意下几个小问题:

这里面会有src/main/scala和src/test/scala需要你自己在对应项目目录下构建这两个文件夹路径,若不构建会报错。

这里写图片描述

到这里,基于scala的一个spark开发环境就基本结束了。接下来,用scala编写一个spark的简单示例,wordcount程序,如果有的同学编写过MapReduce一定会很熟悉。

如果不能创建scala文件则

还是在Project Structure界面,操作如下。

然后我们右键我们添加的SDK选择Copy to Project Libraries...OK确认。如图
配置好后我们就可以创建工程文件了。

4.Spark简单示例Wordcount

src/main/scala文件夹下,右键新建Package,输入package的名字,我这里是com.xudong然后新建Scala class, 然后输入名字将类型改为object,如下图:
这里写图片描述

补充:

如果一开始没有在项目中加入scala的SDK,这个时候,新建Scala class会发现没有这个选项,这个时候你新建一个File文件,然后名字随便取一个,后缀改成 .scala* ,点ok后文件中空白区会显示没有scala的SDK,这个时候你点击提示信息就可以添加本地的scala SDK(提前你的电脑上已经安装了scala,这个时候它会自动的去识别SDK),以后新建Scala class就有这个选项,直接新建即可。*

创建完然后编写wordcount代码,代码如下(并注释了相关的解释):

package com.xudongimport org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrices, Matrix}import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}/** * Created by Administrator on 2017/4/20. * xudong */object WordCountLocal {  def main(args: Array[String]) {    /**     * SparkContext 的初始化需要一个SparkConf对象     * SparkConf包含了Spark集群的配置的各种参数     */    val conf=new SparkConf()             .setMaster("local")//启动本地化计算             .setAppName("testRdd")//设置本程序名称    //Spark程序的编写都是从SparkContext开始的    val sc=new SparkContext(conf)    //以上的语句等价与val sc=new SparkContext("local","testRdd")    val data=sc.textFile("e://hello.txt")//读取本地文件    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         .map((_,1))//将每一项转换为key-value,数据是key,value是1         .reduceByKey(_+_)//将具有相同key的项相加合并成一个         .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         .foreach(println)//循环打印  }}

 

创建数据集hello.txt测试文档如下:

这里写图片描述

启动本地spark程序,然后输出结果,可以在控制台查看结果:

这里写图片描述

如果能正确的打印出结果,说明spark示例运行成功。

到这里,Intellij IDEA使用Maven构建spark开发环境已经完全结束,如果有疑问或者本文档有什么错误,请指出,不甚感激。

spark 远程调试
使用
setJars(List("D:\\IdeaProjects\\scalalearn\\out\\artifacts\\scalalearn\\scalalearn.jar"))这里要说明下,就是当前工程编译的jar包的
绝对路径。 点击File->Project Structure,弹出下面的对话框进行操作
 
 
如果没有build on make选择,则可以手动build artifacts生成jar包
现在大功告成,设置Run 的Edit Configuration,点击+,Application,设置MainClass,点击OK!

点击Run即可运行程序了,程序会在刚才的路径生成对应的jar,然后会启动spark集群,去运行该jar文件
 
如果spark history server没有权限可以运行
./hdfs dfs -chmod -R 755 /tmp 或者

在 hdfs-site.xml 总添加参数:

 

 <property>

        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
  </property>  
</configuration>

改完后记得重启HDFS

null\bin\winutils.exe,这个错误很简单,是因为本win7压根就没装hadoop系统,解决办法是从集群上复制一份过来,放到F盘,并且配置好环境变量

HADOOP_HOME=F:\hadoop-2.6.0Path=%HADOOP_HOME%\bin

   接下来下载对应的版本的winutils放到 F:\hadoop-2.6.0\bin 文件夹下,应该就解决了

下载地址:https://github.com/steveloughran/winutils

问题如下:

java.lang.ClassNotFoundException: com.csu.basemods.Program

我的出错原因是:打包jar时,将本地的Spark、Scala等library也添加进了jar里,可能会导致jar默认使用jar包里的library。使得Spark集群的运行环境识别不到自己写的代码类,运行出错。

1.解决方法其实就是在打包jar时,去除集群环境中已有的library,如Spark、Scala等,只保留项目代码和其它自己额外添加的jar包,就可以了。

因为我们只是在Spark上运行的,所以我们要删除下图红框里多余的部分,保留WordCount.jar以及‘WordCount’ compile output。小提示,这里可以利用Ctrl+A全选功能,选中全部选项,然后,配合Crtl+鼠标左键进行反选,也就是按住Ctrl键的同时用鼠标左键分别点击WordCount.jar和‘WordCount’ compile output,从而不选中这两项,最后,点击页面中的删除按钮(是一个减号图标),这样就把其他选项都删除,只保留了WordCount.jar以及‘WordCount’ compile output。

 

2.File=>Project Structure=>Modules 将该类所在的包设置为Sources

转载于:https://www.cnblogs.com/breg/p/7889917.html

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