【spark】创建一个基于maven的spark项目所需要的pom.xml文件模板

本文详细介绍了如何使用Maven构建并配置Spark项目,包括依赖管理、版本控制、构建流程等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<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/maven-v4_0_0.xsd">


<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.bmb</groupId>
<artifactId>ch11-testit</artifactId>
<packaging>jar</packaging>
<name>testit</name>
<version>1.0.0</version>


<repositories>
<repository>
<id>nexus</id>
<name>OS China</name>
<url>http://maven.oschina.net/content/groups/public/</url>
</repository>
<repository>
<id>offical</id>
<name>Maven Official Repository</name>
<url>http://repo1.maven.org/maven2</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>


<repository>
<id>jboss</id>
<name>jboss</name>
<url>   http://repository.jboss.com/maven2/</url>
</repository>




</repositories>




<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
<hadoop.version>2.6.0</hadoop.version>
<java.version>1.7</java.version>
<scala.minor.version>2.10</scala.minor.version>
<scala.complete.version>${scala.minor.version}.4</scala.complete.version>
<spark.version>1.6.0</spark.version>
</properties>


<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.complete.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scalap</artifactId>
<version>${scala.complete.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-compiler</artifactId>
<version>${scala.complete.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.minor.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_${scala.minor.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-graphx_${scala.minor.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-streaming</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-yarn-api</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-yarn-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-yarn-server-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-yarn-server-nodemanager</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-yarn-server-resourcemanager</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-annotations</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>jdk.tools</artifactId>
<groupId>jdk.tools</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>


<dependency>
<groupId>org.scalanlp</groupId>
<artifactId>breeze-natives_2.10</artifactId> <!-- or 2.11 -->
<version>0.11.2</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>


<dependency>
<groupId>com.databricks</groupId>
<artifactId>spark-csv_2.10</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>




<!-- <dependency> <groupId>com.github.fommil.netlib</groupId> <artifactId>all</artifactId> 
<version>1.1.2</version> <type>pom</type> </dependency> -->
</dependencies>


<build>
<plugins>
<!-- <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-enforcer-plugin</artifactId> 
<version>1.3.1</version> <executions> <execution> <id>enforce</id> <configuration> 
<rules> <dependencyConvergence /> <requireMavenVersion> <version>3.1.1</version> 
</requireMavenVersion> <requireJavaVersion> <version>${java.version}</version> 
</requireJavaVersion> </rules> </configuration> <goals> <goal>enforce</goal> 
</goals> </execution> </executions> </plugin> -->
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<configuration>
<scalaVersion>${scala.complete.version}</scalaVersion>
<args>
<arg>-unchecked</arg>
<arg>-deprecation</arg>
<arg>-feature</arg>
</args>
<javacArgs>
<javacArg>-source</javacArg>
<javacArg>${java.version}</javacArg>
<javacArg>-target</javacArg>
<javacArg>${java.version}</javacArg>
</javacArgs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<phase>compile</phase>
<goals>
<goal>compile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.2</version>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-clean-plugin</artifactId>
<version>2.6.1</version>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-source-plugin</artifactId>
<version>2.4</version>
<executions>
<execution>
<id>attach-sources</id>
<goals>
<goal>jar</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
<version>2.5</version>
<configuration>
<skipIfEmpty>true</skipIfEmpty>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>2.5.3</version>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-install-plugin</artifactId>
<version>2.5.2</version>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
<version>2.7</version>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
<version>2.9</version>
<executions>
<execution>
<id>copy-dependencies</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>copy-dependencies</goal>
</goals>
<configuration>
<includeScope>runtime</includeScope>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>


</project>
### 回答1: 在搭建Spark Maven项目时,需要配置pom.xml文件。具体配置如下: 1. 配置项目基本信息,包括groupId、artifactId、version等。 2. 配置依赖项,包括Spark核心依赖、Spark SQL依赖、Hadoop依赖等。 3. 配置插件,包括maven-compiler-plugin、maven-assembly-plugin等。 4. 配置资源文件,包括log4j.properties等。 5. 配置打包方式,包括jar、war等。 6. 配置打包时需要排除的文件或目录。 以上是搭建Spark Maven项目pom.xml文件的基本配置,具体配置可根据项目需求进行调整。 ### 回答2: 为了在IDEA上搭建Spark Maven项目,需要对pom.xml文件进行配置。以下是pom.xml文件的基本配置: 1. 配置项目属性 首先,需要在pom.xml文件中添加以下的属性: ``` <groupId>com.example</groupId> <artifactId>spark-maven-project</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <name>Spark Maven Project</name> ``` 这些属性分别指定了项目的组ID、项目的唯一标识、项目的版本号以及项目的名称。这些属性是项目的基本属性,可以根据具体项目的需要来进行修改。 2. 添加Spark依赖 为了使用Spark,需要将Spark相关的依赖添加到pom.xml文件中。以下是添加Spark Core和Spark SQL的依赖: ``` <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> </dependencies> ``` 这些依赖用于在项目中使用Spark的核心功能和SQL功能。 3. 添加日志依赖 在Spark项目中,使用日志是非常重要的,因为它可以帮助我们了解和排查代码中的错误。因此,我们需要在项目中添加日志依赖以支持日志记录。以下是添加日志依赖的代码: ``` <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.7.30</version> </dependency> ``` 4. 添加资源文件Spark项目中,资源文件非常重要。资源文件包括配置文件、日志文件等。因此,我们需要在pom.xml文件中配置资源文件,以使其可以在项目中使用。以下是配置资源文件的代码: ``` <build> <resources> <resource> <directory>src/main/resources</directory> <filtering>true</filtering> </resource> </resources> </build> ``` 这段代码指定了项目中资源文件的位置以及是否需要进行过滤。 总结 以上是在IDEA上搭建Spark Maven项目所需的pom.xml文件基本配置。除此之外,还需要根据具体项目的需求进行更多的配置,例如添加其他依赖、指定Java版本等。 ### 回答3: 在搭建Spark Maven项目时,我们需要配置pom.xml文件才能成功创建一个项目pom.xml文件Maven项目的核心文件,用于指定项目的基本信息、依赖和构建等。下面是配置pom.xml文件的步骤: 1.指定Project属性 在pom.xml文件中,首先需要指定Project属性,包括groupId、artifactId、version和packaging等信息。其中,groupId代表项目所在的组织或公司,artifactId代表项目的名称,version代表项目的版本号,packaging指定项目的打包方式。例如: ``` <groupId>com.spark.example</groupId> <artifactId>spark-maven-example</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> ``` 2.添加Spark依赖 接下来,我们需要添加Spark依赖。在pom.xml文件中,我们可以添加spark-core和spark-sql等Spark依赖的坐标。例如: ``` <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> ``` 3.添加其他依赖 除Spark依赖外,我们可能还需要添加其他依赖来支持项目的构建。例如,我们可以添加Scala依赖和JUnit依赖。例如: ``` <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.11.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> </dependency> ``` 4.指定构建插件 最后,在pom.xml文件中要指定构建插件,来编译、打包和部署项目。例如,我们可以通过maven-compiler-plugin插件指定编译器版本为1.8,使用maven-jar-plugin插件将构建的项目打包成jar文件。例如: ``` <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.8.1</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId> <version>3.2.0</version> <configuration> <archive> <manifest> <mainClass>com.spark.example.SparkExample</mainClass> </manifest> </archive> </configuration> </plugin> </plugins> </build> ``` 通过以上步骤可以完成Spark Maven项目pom.xml文件配置。在完成配置后,我们可以使用maven命令来编译、打包和部署项目
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值