Apache Spark Scala 教程项目结构及使用说明

Apache Spark Scala 教程项目结构及使用说明

spark-scala-tutorial A free tutorial for Apache Spark. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-scala-tutorial

1. 项目目录结构及介绍

Apache Spark Scala 教程项目的目录结构如下：

spark-scala-tutorial/
├── conf/                       # 配置文件目录
├── data/                       # 数据文件目录
├── golden/                     # 测试数据目录
├── images/                     # 图片资源目录
├── notebooks/                  # Jupyter 笔记本文件目录
├── project/                    # SBT 项目构建配置目录
├── src/                        # 源代码目录
├── .gitignore                  # Git 忽略文件
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
├── README.markdown             # 项目说明文件
├── Tutorial.markdown           # 教程内容文件
├── build.sbt                   # SBT 构建脚本
├── run.bat                     # Windows 系统启动脚本
├── run.sh                      # Unix 系统启动脚本
├── start.sh                    # Unix 系统启动脚本

• conf/: 存放项目配置文件。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• golden/: 存放测试数据，用于验证程序的正确性。
• images/: 存放项目相关的图片资源。
• notebooks/: 存放 Jupyter 笔记本文件，用于演示和练习。
• project/: 包含 SBT 项目的构建配置。
• src/: 存放项目的源代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略跟踪的文件和目录。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。
• README.markdown: 项目的基本信息说明。
• Tutorial.markdown: 教程的具体内容。
• build.sbt: Scala 构建工具 SBT 的配置文件。
• run.bat 和 run.sh: 分别用于 Windows 和 Unix 系统的启动脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件包括 run.bat 和 run.sh，分别用于在 Windows 和 Unix 系统上启动 Docker 容器，运行 Jupyter Notebook 环境。

• run.bat: Windows 系统下运行的批处理文件，它会调用 Docker 来启动 Jupyter Notebook 环境。
• run.sh: Unix 系统下运行的脚本文件，执行同样功能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要集中在 build.sbt 和 conf/ 目录下。

• build.sbt: 这是 SBT 的构建配置文件，它定义了项目的名称、版本、依赖项以及构建过程。

  示例内容：

  name := "spark-scala-tutorial"
  
  version := "1.0"
  
  scalaVersion := "2.12.10"
  
  libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.1"
  

• conf/ 目录: 包含项目运行时可能需要的配置文件，如数据库配置、API 密钥等。在这个项目中，具体的配置文件内容未给出，但通常应包括：

  • application.conf: 应用程序配置文件。
  • 其他自定义配置文件。

以上就是 Apache Spark Scala 教程项目的目录结构及使用说明。

spark-scala-tutorial A free tutorial for Apache Spark. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-scala-tutorial