【spark学习】 spring boot 整合 spark

说明

本例子是使用java语言实现的spark学习的案例笔记,整合springboot等相关框架。
使用本地算力进行计算。不需要安装hadoop。
主要用于在window系统下的开发学习。

环境

  1. jdk 1.8
  2. springboot 2.7.1
  3. windows 系统

安装 winutils

下载地址: https://github.com/steveloughran/winutils
或者关注微信公众号:张家的小伙子,回复关键字:winutils 来获取网盘下载地址.

下载完成后,解压出来到某个路径下。此处我解压到 G:\hadoop\
注意:此处的地址在以下的代码中使用到
解压得到以下结构的目录.以下目录对应的是各个版本的hadoop的bin目录。此处是使用的是3.0.0版本。

在这里插入图片描述

在pom.xml中导入依赖

<?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/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.7.1</version>
    </parent>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>SpringBootSparkDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <java.version>8</java.version>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <fastjson2.version>2.0.9</fastjson2.version>
        <lombok.version>1.18.24</lombok.version>
        <spring-boot-starter-test.version>3.3.5</spring-boot-starter-test.version>
        <spring-boot-starter.version>2.7.1</spring-boot-starter.version>
        <spark-core.version>3.5.3</spark-core.version>
        <spark-sql.version>3.5.3</spark-sql.version>
        <janino.version>3.1.12</janino.version>

        <junit.version>4.13.2</junit.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- fastjson2 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId>
            <artifactId>fastjson2</artifactId>
            <version>${fastjson2.version}</version>
        </dependency>

        <!-- lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>${lombok.version}</version>
        </dependency>

        <!--spring-boot-starter-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${spring-boot-starter.version}</version>
        </dependency>

        <!--spark start-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.13</artifactId>
            <version>${spark-core.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.13</artifactId>
            <version>${spark-sql.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.codehaus.janino</groupId>
            <artifactId>janino</artifactId>
            <version>${janino.version}</version>
        </dependency>

        <!--spark end-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <version>${spring-boot-starter-test.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>${junit.version}</version>
            <scope
### 集成Spring Boot与Apache Spark #### 创建Spring Boot项目并引入依赖项 为了使Spring Boot能够与Apache Spark协同工作,需先建立一个标准的Spring Boot项目。接着,在`pom.xml`文件中加入必要的Maven依赖来支持Spark操作。 ```xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> ``` #### 配置application.properties或application.yml 在项目的资源目录下编辑配置文件以指定Spark的相关参数设置[^2]: ```yaml # application.yml spark: app: name: "MySparkApp" master: url: "local[*]" logging: level: root: OFF ``` #### 初始化Spark环境 通过编写Java代码初始化Spark上下文对象,这通常是在应用程序启动类或者服务层完成的工作之一。下面展示了一个简单的例子说明怎样创建`SparkSession`实例[^4]: ```java import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class MyApplication { private static final String APP_NAME = "my-spark-app"; private static final String MASTER_URL = "local[*]"; public static void main(String[] args){ SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName(APP_NAME) .setMaster(MASTER_URL); try (SparkSession spark = SparkSession.builder() .config(conf) .getOrCreate()) { // Your data processing logic here } } } ``` #### 实现具体的数据处理逻辑 一旦有了上述的基础架构之后就可以专注于实现具体的业务需求了。比如读取CSV文件作为输入源执行一些转换和聚合运算再写出到另一个位置保存结果集等操作都可以借助于DataFrame API轻松达成目标[^5].
评论 4
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

打赏作者

小张帅三代

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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