Idea使用Scala启动并编写Spark应用程序

本文介绍了如何在IntelliJ IDEA(Idea)中使用Scala构建Spark应用程序。首先,通过选择maven并选用scala-archetype-simple模板创建新项目,设置groupId、ArtifactId和version。接着配置Maven路径和settings.xml位置,添加Maven仓库路径。然后,在pom.xml中引入Spark相关依赖,确保Scala版本为2.11.8。需要注意的是,需要移除-make:transitive选项以避免启动错误。在完成项目配置后,可以开始创建Scala Object文件进行Spark编程。若在Windows环境下,还需下载winutils并配置到Hadoop的bin目录,同时设置用户变量和环境变量,重启电脑后才能正常启动。

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1、打开Idea,选择新建一个项目,点击右侧的选择maven,在左侧勾选,create from archetype选项,在下拉的选项中中悬着scala-archetype-simple选项,点击下一步

 

2、填写gav三个坐标,这个自己填写就好,可以参考格式以下,点击下一步

groupId:com.test.www

ArtifactId : sal

version :1.0

3、配置maven的安装路径以及,配置setting.xml的路径,该路径在maven的conf路径下,接下来添加通过maven仓库的路径,这个可以自己添加

4、最后填写项目的名称就可以新建一个项目了

6、新建项目完成后需要引入spark依赖,这样才可以进行spark编程,在pom.xml文件添加依赖,版本修改为自己对应的spark版本,并吧scala版本修改为2.11.8版本,否则会无法正常使用spark,并把-make:transitive选项删除,否则启动时会报错,如果已经报错,打开项目的.idea目录,找到scala_compiler.xml文件把该依赖删除即可

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
  <version>${spark.version}</version>
</dependency>

接下来就可以新建一个scala  Object文件进行编程啦,另外如果在window上编程还要去github上下载winutils放到hadoop的bin目录下,并添加用户变量和环境变量,重启电脑就可以正常启动了

 

在IntelliJ IDEA编写Spark应用程序需要进行一些基本的配置,以便能够正确地运行和调试你的Spark代码。以下是一个简单的配置指南: 1. 安装Java开发工具包(JDK):确保你的开发环境已经安装了Java JDK,在IntelliJ IDEA中配置了正确的JDK路径。 2. 安装Scala插件:由于Spark是用Scala编写的,你可能需要在IntelliJ IDEA中安装Scala插件来获得更好的语言支持。 3. 创建新的项目或模块: - 打开IntelliJ IDEA,创建一个新的项目或在现有项目中创建一个新模块。 - 在创建过程中,选择Scala或Java作为开发语言。 4. 配置项目SDK: - 在项目设置中,指定SDK路径,这可能是一个JDK或Scala SDK。 5. 添加Spark依赖: - 在项目中,你可以通过Maven或SBT添加Spark的依赖。 - 如果你使用Maven,可以在pom.xml文件中添加相应的Spark依赖项。 - 如果使用SBT,可以在build.sbt文件中添加。 例如,使用Maven添加Spark依赖的pom.xml配置可能如下所示: ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.1.2</version> </dependency> <!-- 添加其他Spark模块的依赖 --> </dependencies> ``` 6. 配置运行/调试配置: - 在IntelliJ IDEA中配置Spark应用程序运行或调试配置。 - 设置主类(如果使用SBT,则自动设置),添加程序参数和环境变量。 7. 编写代码运行/调试: - 开始编写你的Spark应用程序代码。 - 使用之前配置的运行或调试配置来启动你的Spark应用程序。 8. 连接Spark集群: - 如果需要连接到远程Spark集群,确保正确配置了集群的连接信息,如Master URL。 完成以上步骤后,你应该能够在IntelliJ IDEA中顺利编写运行和调试Spark应用程序。注意,根据你的具体项目需求和环境,可能还需要额外的配置步骤。
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