1、在pom.xml中添加spark mllib依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
注意:
本人原本使用的spark2.4.3,scala2.11.12,spark-mllib2.11,但是跑程序总报错提示版本不对。
去官网查了下https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-mllib_2.12/2.4.3

官网推荐spark2.4.3搭配spark-mllib2.12,修改后报错scala版本不对。
又将scala改为scala2.12.7,并且修改项目设置中的所有scala版本:


本文介绍了在Windows 10上使用IntelliJ IDEA(IDEA)配置并运行Spark MLlib机器学习程序的步骤。首先,针对版本问题在pom.xml中添加正确的Spark和Scala依赖。然后,详细讲解了如何修改项目设置以匹配依赖。接着,利用已有的代码和数据集设置本地Spark模式。最后,成功运行程序并提供了参考资料。
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