IDEA下使用maven配置Spark开发环境

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IDEA下使用maven配置Spark开发环境

2023-12-19 03:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

IDEA下使用maven配置Spark开发环境 1、安装Java2、配置环境变量3、配置Hadoop环境4、安装Scala插件5、配置maven4、Spark编程Spark测试

使用到的软件安装包: https://pan.baidu.com/s/1fOKsPYBmOUhHupT50_6yqQ 提取码: d473

1、安装Java

在这里插入图片描述点击下一步，点击下一步：

2、配置环境变量

环境变量设置：右键->我的电脑，选择属性点击高级系统设置在这里插入图片描述点击环境变量：

点击新建：在这里插入图片描述变量名输入：JAVA_HOME 然后点击浏览目录，选择C盘下的C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.8.0_301文件夹，点击打开即可

3、配置Hadoop环境

1、将hadoop-common-2.6.0-bin-master 拷贝到C盘目录下 2、将C:\ hadoop-common-2.6.0-bin-master\bin下的hadoop.dll文件和winutils.exe文件拷贝到C:\Windows\System32下，若有重复，不需要复制替换。 3、配置环境变量: 在这里插入图片描述和配置Java的环境变量流程一样，配置Hadoop环境重启电脑

4、安装Scala插件

选择Plugis 在这里插入图片描述

输入scala,点击install 在这里插入图片描述重启IDEA

5、配置maven

在这里插入图片描述输入Spark_Project 选择提供的maven安装包选择apache-maven-3.6.1-bin\apache-maven-3.6.1\conf下的setting文件，并将Override打钩点击pom文件，将提供的pom内容全部复制修改

4.0.0 org.example untitled2 1.0-SNAPSHOT 2008 2.11.8 scala-tools.org Scala-Tools Maven2 Repository http://scala-tools.org/repo-releases scala-tools.org Scala-Tools Maven2 Repository http://scala-tools.org/repo-releases org.scala-lang scala-library ${scala.version} junit junit 3.8.1 test org.specs specs 1.2.5 test org.apache.spark spark-sql_2.11 2.1.1 provided org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.1.1 org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-10_2.11 2.1.1 src/main/scala src/test/scala org.scala-tools maven-scala-plugin compile testCompile ${scala.version} -target:jvm-1.5 org.apache.maven.plugins maven-eclipse-plugin true ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER org.scala-tools maven-scala-plugin ${scala.version}

在这里插入图片描述至此，环境配置完成，开始Spark编程。

4、Spark编程

1、删除test文件夹在这里插入图片描述创建Scala文件选择Object选项，输入HelloWorld类 Scala测试完成！

Spark测试

Spark测试代码：

ackage org.example import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HelloWorld { def main(args: Array[String]) { val logFile = "hdfs://hadoop000:8020/hello.txt" val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("local") //.setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd = sc.textFile(logFile) val wordcount = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).map(x => (x._2, x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._2, x._1)) println(wordcount) wordcount.saveAsTextFile("hdfs://hadoop000:8020/output") sc.stop() } }

在这里插入图片描述发现报错，原因是虚拟内存未配置，

在这里插入图片描述输入：-Xms1024m 运行成功！

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