企业手机网站建设市场分析,企业官网和小程序的区别,wordpress写文章页面样式问题,安徽设计公司排名建议大家写在Linux上搭建好Hadoop的完全分布式集群环境和Spark集群环境#xff0c;以下在IDEA中搭建的环境仅仅是在window系统上进行spark程序的开发学习#xff0c;在window系统上可以不用安装hadoop和spark#xff0c;spark程序可以通过pom.xml的文件配置#xff0c;添加…       建议大家写在Linux上搭建好Hadoop的完全分布式集群环境和Spark集群环境以下在IDEA中搭建的环境仅仅是在window系统上进行spark程序的开发学习在window系统上可以不用安装hadoop和sparkspark程序可以通过pom.xml的文件配置添加spark-core依赖可以直接在IDEA中编写spark程序并运行结果。 一、相关软件的下载及环境配置 1.jdk的下载安装及环境变量配置我选择的版本是jdk8.0即jdk1.8建议不要使用太高版本的不然配置pom.xml容易报错 链接https://pan.baidu.com/s/1deXf6pgMiRca1O724fUOxg  提取码sxuy 双击安装包一直“Next”即可最好不要安装到C盘中间修改一下安装路径即可最后点击“Finish”。我将jdk1.8安装在了D盘目录下的soft文件夹bin路径如下 配置环境变量 winR打开命令窗口输入javac -verison 进行检测是否成功配置环境变量 2.IDEA的下载安装我选择的版本是2019.2.3建议选择低版本的IDEA 官网下载地址IntelliJ IDEA – 领先的 Java 和 Kotlin IDE (jetbrains.com.cn) 3.scala的下载我选择的版本是2.12.15安装及环境变量的配置 官网下载地址The Scala Programming Language (scala-lang.org) 双击打开下载好的安装程序一直“Next”即可最好不要安装到C盘中间修改一下安装路径即可最后点击“Finish”。我将scala软件安装在了D盘目录下的Develop文件夹bin路径如下 配置scala的系统环境变量将scala安装的bin目录路径加入到系统环境变量path中 winR打开命令窗口输入scala -verison 进行检测是否成功配置环境变量 4.scala插件版本要与IDEA版本保持一致下载2019.2.3版本的下载安装 官网地址Scala - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace 下载完成后将下载的压缩包解压到IDEA安装目录下的plugins目录下 5.maven的下载我选择的版本是3.5.4与安装系统环境变量的配置 官网地址:Maven – Download Apache Maven 将对应版本的压缩包下载到本地,并新建一个文件夹Localwarehouse用来保存下载的依赖文件 配置maven的系统环境配置跟以上配置的方法一样将bin目录地址写入path环境变量 打开maven安装包下的conf文件夹下面的settings.xml,添加如下代码 localRepositoryD:\\Develop\\maven\\Localwarehouse/localRepository 添加如下代码用来配置jdk版本 profileidjdk-1.8.0/idactivationactiveByDefaulttrue/activeByDefaultjdk1.8.0/jdk/activationpropertiesmaven.compiler.source1.8.0/maven.compiler.sourcemaven.compiler.target1.8.0/maven.compiler.targetmaven.compiler.compilerVersion1.8.0/maven.compiler.compilerVersion/properties/profile 二、将maven加载到IDEA中 三、检测scala插件是否在IDEA中已经安装成功 四、用maven新建一个工程项目 五、配置pom.xml文件 1.如果只需要在本地运行spark程序则只需要添加scala-library、spark-core、spark-sql、spark-streaming等依赖添加代码如下 properties!-- 声明scala的版本 --scala.version2.12.15/scala.version!-- 声明linux集群搭建的spark版本如果没有搭建则不用写 --spark.version3.2.1/spark.version!-- 声明linux集群搭建的Hadoop版本 如果没有搭建则不用写--hadoop.version3.1.4/hadoop.version/propertiesdependencies!--scala--dependencygroupIdorg.scala-lang/groupIdartifactIdscala-library/artifactIdversion${scala.version}/version/dependency!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --dependencygroupIdorg.apache.spark/groupIdartifactIdspark-core_2.12/artifactIdversion3.2.1/version/dependency!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql --dependencygroupIdorg.apache.spark/groupIdartifactIdspark-sql_2.12/artifactIdversion3.2.1/version/dependency!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming --dependencygroupIdorg.apache.spark/groupIdartifactIdspark-streaming_2.12/artifactIdversion3.2.1/versionscopeprovided/scope/dependency/dependencies 六、新建scala类文件编写代码 当你右键发现无法新建scala类需要将scala SDK添加到当前项目中。 鼠标点击java文件夹右键new---Scala Class 在WordCount文件中编写如下代码 import org.apache.spark.sql.SparkSession object WordCount {def main(args: Array[String]): Unit {val spark SparkSession.builder().master(local[*]).appName(word count).getOrCreate()val sc spark.sparkContextval rdd sc.textFile(data/input/words.txt)val counts rdd.flatMap(_.split( )).map((_,1)).reduceByKey(__)counts.collect().foreach(println)println(全部的单词数counts.count())counts.saveAsTextFile(data/output/word-count)} } 准备好测试文件words.txt,将文件存放在scalaproject--data--input--words.txt hello me you her hello me you hello me hello 运行WordCount程序 运行结果