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Spark本地开发环境搭建

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共计 4420 个字符,预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。

现在网上很多 spark 开发环境的搭建都是基于 idea 的,个人用习惯了 eclipse,还是用 eclipse 来搭建开发环境把。准备工作,下载 Scala IDE for Eclipse 版本:http://scala-ide.org/

Scala 工程版本

该方法和 Java 工程类似。

新建 scala 工程

在工程中移除自带的 scala 版本库

添加 spark 库 spark-assembly-1.1.0-cdh5.2.0-Hadoop2.5.0-cdh5.2.0.jar

修改工程中的 scala 编译版本

右击 –> Scala –> set the Scala Installation

也可以

右击工程 –> Properties –> Scala Compiler –> Use project Setting 中选择 spark 对应的 scala 版本,此处选择 Lastest2.10 bundle

编写 scala 代码

export jar 包

Maven 工程版本

目前社区的项目基本都采用了 Maven 方式管理,所以 Maven 开发方式学习还是很有必要的。

要创建 spark 工程,我们先学习下 maven 创建 scala 工程吧!

Scala Maven 工程

创建 maven 工程,修改 pom.xml

<project xmlns=”http://maven.apache.org/POM/4.0.0″ xmlns:xsi=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance”

 xsi:schemaLocation=”http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd”>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
<groupId>com.wankun.scala</groupId>
<artifactId>test3</artifactId>
<version>1.0</version>
<packaging>jar</packaging>
 
<name>test3</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
 
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven-compiler-plugin.version>3.1</maven-compiler-plugin.version>
<org.scala-tools.version>2.3.2</org.scala-tools.version>
<scala.library.version>2.10.4</scala.library.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.library.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.10</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<repositories>
<repository>
<id>scala-tools.org</id>
<name>Scala-tools Maven2 Repository</name>
<url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
</repository>
</repositories>
<pluginRepositories>
<pluginRepository>
<id>scala-tools.org</id>
<name>Scala-tools Maven2 Repository</name>
<url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
</pluginRepository>
</pluginRepositories>
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>${maven-compiler-plugin.version}</version>
<configuration>
<source>1.6</source>
<target>1.6</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<configuration>
<sourceDir>src/main/scala</sourceDir>
<jvmArgs>
<jvmArg>-Xms64m</jvmArg>
<jvmArg>-Xmx1024m</jvmArg>
</jvmArgs>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>

pom 主要修改的几个地方:

  • 添加 scala-tools 插件仓库
  • 添加 maven-scala-plugin 插件
  • 添加 scala-tools 仓库
  • 添加 scala-library 库

其他的 maven 插件可以在需要的时候再添加。

必要的时候可以再增加引入 scala 的一些其他类库

<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-compiler</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-reflect</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>jline</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-actors</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scalap</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>

添加 src/main/scala 源码目录,并开发 scala 程序

Spark Maven 工程

创建 scala maven 工程,加入 spark 依赖包。因为一直使用的 cloudera 公司发布版本,这里导入 cloudera 的包。

<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/cloudera/cloudera-repos</url>
</repository>

<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>

注意:测试时发现 scala.math.random 无法正常引入,因为我写入了自己 packagecom.wankun,这样导致在 import 时,提示无法 importcom.wankun.scala.math,应该是 scala 中的包机制和 Java 中的包机制不同导致的把。

更多 Spark 相关教程见以下内容

CentOS 7.0 下安装并配置 Spark  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122284.htm

Spark1.0.0 部署指南 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104304.htm

CentOS 6.2(64 位)下安装 Spark0.8.0 详细记录 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/102583.htm

Spark 简介及其在 Ubuntu 下的安装使用 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88606.htm

安装 Spark 集群(在 CentOS 上) http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88599.htm

Hadoop vs Spark 性能对比 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88597.htm

Spark 安装与学习 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88596.htm

Spark 并行计算模型 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76490.htm

Spark 的详细介绍:请点这里
Spark 的下载地址:请点这里

本文永久更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-01/127853.htm

正文完
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星锅
版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2022-01-21发表,共计4420字。
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