IDEA SPARK SCALA 搭建简单的helloworld

本文详细介绍了如何在IntelliJ IDEA中搭建Scala+Spark的开发环境,包括创建Maven项目、配置Scala SDK、设置项目目录结构、添加Spark依赖等步骤。

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新建maven工程:

  • 在第一次使用idea时,如下图选择新建工程
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  • 如下图,选择maven工程,sdk通过new,选择安装的jdk,然后点击next:
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  • 填写groupid和artifactid
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  • 项目名根据需要可修改
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  • import maven
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    配置工程属性、工程目录、scala库

    如下图,左边为项目结构,src 目录下为编写的代码,main为程序代码,test为测试代码。pom.xml文件为maven的打包关联依赖及编译文件
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  • 设置scalaSDK
    点击file –> project Structure,如下图:
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  • 点击Global Libraries, 然后点击左侧 + ,选择Scala SDK,然后再弹出框中选择2.10.4,弹出框的model选择我们的当前工程;
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  • 设置scala程序路径
    在model –> source 区域,如下图,新建两个scala文件夹,并且,main中的scala文件夹设置为source,test中的scala文件夹设置为test,点击ok完成。
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  • 修改pom文件,添加spark支持
    修改pom文件后,maven会自行下载对应的jar包,以便实现工程库文件依赖。
    一般情况下,我们只需要添加scala-library、spark-core、spark-mllib、spark-sql、spark-hive几个就够了,如果涉及到其他内容,则另行添加便可。添加内容如下所所示:
    <dependencies>
         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.scala-lang/scala-library -->
         <dependency>
             <groupId>org.scala-lang</groupId>
             <artifactId>scala-library</artifactId>
             <version>2.11.8</version>
         </dependency>
         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core_2.11 -->
         <dependency>
             <groupId>org.apache.spark</groupId>
             <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
             <version>2.1.0</version>
         </dependency>
         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-mllib_2.11 -->
         <dependency>
             <groupId>org.apache.spark</groupId>
             <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
             <version>2.1.0</version>
         </dependency>
         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql_2.11 -->
         <dependency>
             <groupId>org.apache.spark</groupId>
             <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
             <version>2.1.0</version>
         </dependency>
         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive_2.11 -->
         <dependency>
             <groupId>org.apache.spark</groupId>
             <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
             <version>2.1.0</version>
         </dependency>
     </dependencies>
  • 添加完后pom文件截图如下所示,maven会自行下载对应库(需要联网),并依赖到工程中。修改完后的pom文件如下所示:
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  • 工程重新构建完毕后,可以看见maven下载的关联包如下图所示:
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编写helloworld

  • 在src ->main ->scala 目录下,点击创建scala class
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  • 在弹出框,名字填写为HelloWord ,类型选择为object,然后点击ok
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  • 打开新建的程序 helloworld,编写程序如下并保存:
object HelloWord {
  def main(args: Array[String]) {
    println("Hello World!");
  }
}

-右键点击 HelloWord 程序代码,点击 run HelloWord :

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  • 待编译完成后,执行结果如下图:
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<think>好的,用户想了解如何搭建SparkScala的集成开发环境。首先,我需要回忆一下相关的步骤,并参考提供的引用内容来确保信息准确。 首先,用户需要安装Scala环境。根据引用[2],安装Scala可以从官网下载,然后配置环境变量。安装完成后,需要验证是否成功,比如在终端输入scala -version。接下来是安装IDE,通常使用IntelliJ IDEA,这也是引用[2]和[4]提到的。安装IDEA后,需要安装Scala插件,这在引用[2]中也有详细步骤。 然后是配置Spark,根据引用[5],可能需要下载预编译的Spark包,并设置环境变量如SPARK_HOME。同时,用户需要将Spark的jar包添加到Scala项目中,这一点在引用[2]和[4]中都提到了。此外,如果使用Hadoop,还需要配置SPARK_DIST_CLASSPATH,如引用[5]所述。 接下来要考虑用户可能的系统环境。引用[1]提到安装Linux系统对Spark的好处,所以可能需要建议用户使用Linux,但也要覆盖Windows和macOS的步骤。用户可能对各个步骤的具体操作不太清楚,比如如何配置环境变量或添加依赖项,需要分步详细说明。 测试环节也很重要,用户需要编写一个简单Spark应用来验证环境是否正确配置。引用[4]提到使用RDD、DataFrame等API,所以示例代码可以包括创建RDD的简单操作。同时,可能遇到的常见问题,比如依赖冲突或路径错误,也需要提醒用户注意。 最后,生成相关问题时要围绕环境搭建、优化、验证和常见问题,这样用户如果有进一步疑问可以继续探索。需要确保所有引用都正确对应到步骤中的各个部分,例如引用[2]对应安装IDEA和插件,引用[5]对应Spark配置等。 总结步骤:安装Scala→安装IDEA和插件→配置Spark→添加依赖→测试环境。过程中要强调版本兼容性,比如ScalaSpark版本的匹配,以及JDK版本的要求,这些虽然引用中没有详细提到,但根据常识需要补充,以避免用户遇到问题。</think>### 如何配置 SparkScala 的开发环境? #### 1. **安装 Scala 环境** - **下载 Scala** 从[Scala官网](https://www.scala-lang.org/download/)下载对应操作系统的安装包(如`.msi`、`.tgz`等)。 - **配置环境变量** 将Scala的安装路径(如`C:\Program Files\Scala\bin`)添加到系统环境变量`PATH`中。 验证安装:在终端输入`scala -version`,若显示版本信息则成功[^2]。 #### 2. **安装集成开发环境 (IDE)** - **下载 IntelliJ IDEA** 从[JetBrains官网](https://www.jetbrains.com/idea/)下载并安装Community或Ultimate版。 - **安装 Scala 插件** 打开IDEA,进入`File > Settings > Plugins`,搜索“Scala”并安装插件,重启IDE生效[^2]。 #### 3. **配置 Spark 环境** - **下载 Spark** 从[Spark官网](https://spark.apache.org/downloads.html)选择预编译版本(如`spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz`),解压到本地目录。 - **配置环境变量** 设置`SPARK_HOME`指向Spark解压目录,并将`$SPARK_HOME/bin`添加到`PATH`中[^5]。 若需兼容Hadoop,需配置`SPARK_DIST_CLASSPATH`(参考引用[5])。 #### 4. **创建 Scala 项目并集成 Spark** - **新建项目** 在IDEA中选择`File > New > Project`,选择Scala模板(如sbt或Maven)。 - **添加 Spark 依赖** 在`build.sbt`或`pom.xml`中添加Spark依赖: ```scala libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.5.0" ``` 或通过IDEA的`Project Structure > Libraries`手动添加Spark的JAR包[^4]。 #### 5. **验证环境** - **编写测试代码** ```scala import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf object SparkTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val data = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3)) println(data.sum()) sc.stop() } } ``` - **运行程序** 若输出结果为`6`,则环境配置成功[^4]。 --- ### 常见问题与优化建议 - **版本兼容性** SparkScala和JDK版本需匹配(如Spark 3.5.0需Scala 2.12/2.13和JDK 8/11)。 - **依赖冲突** 使用`sbt`或`Maven`管理依赖,避免手动添加重复JAR包。 - **Linux环境优势** Spark在Linux上运行更稳定且易于集群部署(参考引用[1])。 ---
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