Windows系统spark环境搭建及第一个Demo

本文详细介绍了在Windows环境下配置Spark开发环境时遇到的常见问题——找不到winutils.exe的解决方案。通过下载并正确放置winutils工具,可以避免因缺少Hadoop二进制文件导致的错误,确保Spark和Scala版本适配,从而顺利进行大数据处理任务。

spark和scala版本一定要适配,

https://mvnrepository.com/

cala运行异常Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries

 

出现这个问题的原因是我们在windows上模拟开发环境,但并没有真正的搭建hadoop和spark

解决办法:当然也并不需要我们真的去搭建hadoop

下载这个winutils:链接:https://pan.baidu.com/s/12o-QubOX2B5RdFYYXUG4Ag 提取码:951p 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

放到任意的目录下,我这里是放到了D:\winutils\bin

 

 

 

### Apache Spark 示例代码和教程 #### 使用 Scala 编写简单的 Word Count 应用程序 为了展示如何使用 Apache Spark 进行基本的数据处理操作,下面是一个经典的单词计数例子。此示例展示了如何加载文本文件并计算每个单词出现次数。 ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("word count").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 加载数据集 val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input/file") // 执行词频统计 val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) // 将结果保存到 HDFS 文件系统中 counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/directory") sc.stop() } } ``` 这段代码创建了一个名为 `WordCount` 的对象来执行任务[^2]。通过设置配置参数可以指定应用程序名称以及运行模式(本地或集群),接着初始化一个 `SparkContext` 实例作为与底层系统的接口[^3]。之后读取输入路径下的所有文件内容,并将其转换成 RDD 数据结构;再利用一系列变换函数完成分词、映射及聚合工作;最后把最终的结果存储至指定位置。 #### PySpark 开发指南 对于 Python 用户来说,PySpark 提供了一种便捷的方式来构建基于 Spark 的大数据分析流程。以下是关于怎样在 Windows 平台上搭建环境并编写第一个 Pyspark 程序的一些指导: - **准备工作** - 下载并安装 JDK 和 Anaconda 发行版; - 添加环境变量以便能够顺利调用 Java 命令; - 解压下载好的 Spark 版本包并将 bin 路径加入 PATH 中去。 - **启动 PySpark Shell** 打开命令提示符窗口键入 pyspark 即可进入交互式的解释器界面,在这里可以直接测试各种 API 功能而无需事先打包整个工程项目。 - **简单实例:求平均值** 假设有一个由若干整数组成的列表,则可以通过如下方式快速得出其均值: ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(appName="Average Calculation") data = [1, 2, 3, ..., n] rdd = sc.parallelize(data) mean_value = rdd.mean() print(f"The mean value is {mean_value}") ``` 上述片段首先建立了连接上下文(sc),随后定义了一些数值放入内存里形成分布式集合(rdd)。借助内置方法 `.mean()` 来获得整体水平度量指标——即算术平均数(mean)。
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