spark安装及环境搭建

本文介绍如何安装配置Spark及Scala环境,并在IntelliJ IDEA中创建Spark项目,包括安装JDK、Scala、Spark软件包及IDEA,配置IDEA的Scala插件和JavaSDK、ScalaSDK,创建项目并配置全局变量。

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安装

版本配套

Spark: 1.6.2
Scala: 2.12.1

软件安装
1、安装JDK
手工配置JAVA_HOME环境变量,并将JDK的bin目录加入Path环境变量中。

2、安装Scala Windows版
通过.msi软件包安装。安装完成后自动配置环境变量SCALA_HOME,并将scala下的bin目录加入Path环境变量中。
下载地址: htpp://www.scala-lang.org

3、下载Spark软件包
解压即可。

4、安装IntelliJ IDEA
下载地址: http://www.jetbrains.com/idea/,使用免费的社区版即可。

配置
  • 安装IntelliJ的Scala插件。
  • 配置Java SDK和Scala SDK

创建新项目,勾选Scala类型。New一个SDK。选择JDK,再选择JDK所在的目录。New一个Scala的SDK,再选择Scala所在的目录

第一处project SDK

use library:点击creat

next,输入project name:spark  ,finish

操作配置global libraries,也可这样“File” -> “Project Structure…” -> “Global Libraries"选择"scala-sdk-2.10.5”,点击"+“将其他所有未加入的scala lib目录下的jar加入进来。


配置全局变量

"File” -> “Project Structure…” -> “Libraries"增加一个Spark SDK。

增加一个java,Library选择E:Spark lib目录下的spark-assembly-1.6.2-hadoop2.6.0.jar文件。


配置项目源代码目录:"File” -> “Project Structure…” -> “Modules” -> “Sources”, 创建src\main\scala目录,并将此目录设置为源码目录,取消src为源码目录。


  • 写代码
    这里创建类文件时,一般大家喜欢按目录结构来,比如创建main/scala/或main/java等这样的子文件夹,当然这样方便了代码管理,但是笔者在这样操作时,后面编译文件时就报错了。google半天,发现不少人遇到同样问题,删除这些子文件夹,直接在src下创建类文件,就OK了。直接拿spark源码中的example程序-SparkLR来讲解(这些案例程序位于你的spark解压目录\examples\src\main\scala\org\apache\spark\examples)。在src文件夹上右击选择scala class, Kind这里选择Object,然后把上述案例程序粘贴进去。

变成这样

然后,还要再配置一下输出,也就是说一会你写的代码编译打包成jar包,放到哪里去,起个啥名字。操作如下:files-project structures-arnifacts-“+”JAR-form Modules

编译&打包

    build -> build artifacts -> spark_dev:jar -> build, 然后就开始编译了,在最下面可以看到进行的状态。如果没有报错,就是成功啦



到输出JAR包的目录下去看看,发现确实成功生成了一个jar文件。【特别提示:此处打好的jar包如果要提交到数平的Spark集群上运行,请打开此jar包文件,观察其中是否有一个scala的文件夹,删除之!否则可能与线上的scala版本冲突】



<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在不同操作系统上搭建安装Apache Spark环境。首先,我需要整理用户提供的引用内容,看看里面有没有有用的信息。引用1提到在Mac上使用Homebrew安装Spark,引用2和3涉及Linux环境下的安装步骤,包括解压安装包和配置环境。用户的问题覆盖不同操作系统,所以可能需要分Mac、Linux、Windows三个部分来回答。 接下来,我需要确保回答符合系统级指令,比如行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,不过这个问题可能涉及代码和命令行,数学公式可能不多。但要注意LaTeX的正确使用,比如如果有路径或变量可能需要用行内格式。不过主要的内容会是安装步骤,所以可能更多用代码块和命令行示例。 用户要求生成相关问题,我需要根据回答内容设计几个相关问题,比如不同系统的注意事项、验证安装的方法、常见问题等。另外,引用需要自然地添加到回答中,比如在提到Mac安装时引用[^1],Linux部分引用[^2]和[^3]。 然后,我需要确保结构清晰,分步骤说明每个操作系统的安装流程。Mac部分使用Homebrew,Linux部分包括解压、配置环境变量,Windows可能需要依赖WSL或者直接安装。还要注意各个系统的依赖项,比如Java、Python环境,Anaconda可能在某些情况下需要。 可能遇到的问题包括环境变量配置是否正确,端口访问是否正常,如引用3提到的8088和50070端口,需要提醒用户检查服务是否启动。另外,验证安装的部分需要给出具体的命令,如运行spark-shell或pyspark,并执行示例代码。 最后,生成的相关问题需要围绕安装后的步骤、性能优化、不同系统差异等,确保问题对用户有帮助,并且覆盖他们可能感兴趣的后续内容。</think>### 如何在不同操作系统上搭建安装Apache Spark环境? #### **1. Mac系统** **步骤1安装Homebrew** 若未安装Homebrew,执行以下命令: ```bash /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` **步骤2:通过Homebrew安装Spark** 执行命令: ```bash brew install apache-spark ``` 此方法会自动处理依赖(如Java)并配置环境变量。 **步骤3:验证安装** 运行Spark Shell: ```bash spark-shell ``` 若成功进入交互界面,显示类似`SparkSession available as 'spark'`,则安装成功。 --- #### **2. Linux系统(以Ubuntu为例)** **步骤1安装依赖** 安装Java和Scala: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk scala ``` **步骤2:下载并解压Spark** 从官网下载安装包(如`spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz`),解压至目标目录: ```bash tar -xzf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz -C /opt/ ``` **步骤3:配置环境变量** 编辑`~/.bashrc`,添加: ```bash export SPARK_HOME=/opt/spark-3.5.0-bin-hadoop3 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin ``` 执行`source ~/.bashrc`使配置生效。 **步骤4:验证安装** 运行命令: ```bash spark-shell ``` 访问Web UI `http://localhost:4040` 查看资源状态。 --- #### **3. Windows系统** **方法1:通过WSL(推荐)** 1. 启用WSL并安装Ubuntu子系统。 2. 按照上述Linux步骤安装Spark。 **方法2:直接安装** 1. 安装Java 8+并配置`JAVA_HOME`。 2. 下载Spark二进制包,解压到本地目录(如`C:\spark`)。 3. 配置环境变量: - `SPARK_HOME=C:\spark` - 添加`%SPARK_HOME%\bin`到`PATH`。 4. 在PowerShell中运行`spark-shell`验证。 --- #### **通用配置注意事项** 1. **Python支持**:安装PySpark需配置Python环境(推荐Anaconda)。 2. **Hadoop集成**:若需HDFS支持,选择与Hadoop版本匹配的Spark安装包。 3. **集群模式**:单机版以上步骤适用;集群部署需修改`spark-env.sh`和`slaves`文件。 ---
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