目录第一种问题：关于版本兼容问题：版本对应关系 第二种问题：出现使用RDD或者其他一些操作的时候idea没有提示功能，类似于下面这样，但是可以编译运行通过的第三种问题：出现某某jar包无法检测出来 第四种问题：我们喜欢看源码，但是我们每次点进去的时候都是java的源码，无法显示我们scala源码，这样导致我们很难受，所以我们用如下方法解决：第一种问题：关于版本兼容问题版本依赖下
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2023-10-12 13:55:29
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# Spark 添加 Jar 包与 Class 的教程
在大数据开发中，Apache Spark 是一个重要的工具和框架。对于初学者来说，学习如何在 Spark 项目中添加 Jar 包和指定 Class 是一项基本技能。本文将详细介绍如何实现这一过程，并提供代码示例与注释。
## 整体流程
首先，我们来看一看在 Spark 中添加 Jar 包和 Class 的基本流程：
| 步骤 | 说明
# Spark添加Jar包的步骤
## 1. 确认需要添加的Jar包
在开始之前，首先需要确认需要添加的Jar包的名称和版本号。
## 2. 将Jar包上传到Spark集群
将需要添加的Jar包上传到Spark集群的某个目录下，例如可以将Jar包上传到HDFS上的某个目录中。
## 3. 启动Spark应用程序
使用以下代码启动Spark应用程序：
```scala
import org.a
原创
2023-09-22 19:22:38
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配置spark在本地上运行1、配置本地环境（我的本地系统为win10）（1）在官网下载spark安装包：spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，下载页面见下图：（2）解压spark安装包到本地磁盘，这里我的路径为D:\java，如图：（3）打开cmd界面，进入安装目录下的bin目录，执行spark-shell.cmd命令，启动spark本地环境，看到如下界面说明启动成功。2、将
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2023-09-05 16:43:48
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# Spark SQL 添加 JAR 包
Apache Spark 是一个强大的开源集群计算框架，广泛用于大数据处理和分析。Spark SQL 是其核心组件之一，支持结构化数据的查询和处理。为了扩展 Spark SQL 的功能，我们可以通过添加自定义的 JAR 包来引入额外的功能和库。
## 为什么需要添加 JAR 包？
在处理大数据时，我们常常需要使用第三方库或自定义的功能。例如：
1.
# 如何在 Spark Shell 中添加 JAR 包
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。使用 Spark Shell 进行数据分析时，可能会需要使用自定义的 JAR 包。本文将为你详细介绍如何在 Spark Shell 中添加 JAR 包的流程，并逐步引导你进行操作。
## 流程概述
以下是添加 JAR 包到 Spark Shell 的基本步骤：
| 步骤
# Spark Idea 如何添加 JAR 包
在使用 Apache Spark 的过程中，开发者经常会需要第三方库来满足特定的功能需求。在 IntelliJ IDEA 中添加 JAR 包到 Spark 项目中是一个重要的环节，本节将详细探讨如何在 Spark 项目中添加 JAR 包，包括相关的代码示例及图示。
## 什么是 JAR 包？
JAR（Java Archive）包是用于将多个文件
## 项目方案：使用Spark SQL添加外部JAR包
### 1. 引言
在使用Spark SQL进行数据处理时，有时可能需要使用外部的JAR包来扩展功能或使用一些第三方库。本文将介绍如何在Spark SQL中添加外部JAR包，并提供代码示例和流程图来帮助理解。
### 2. 添加外部JAR包的方法
在Spark SQL中，有两种方法可以添加外部JAR包：通过代码添加和通过配置文件添加。下面
Spark 依赖包来源我们知道Spark application运行加载依赖有三个地方：SystemClasspath -- Spark安装时候提供的依赖包Spark-submit --jars 提交的依赖包Spark-submit --config "spark.{driver/executor}.extraClassPath=someJar"提交的依赖包 Spark 依赖包优先级三者
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2023-05-24 11:47:39
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通常我们将spark任务编写后打包成jar包，使用spark-submit进行提交，因为spark是分布式任务，如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误。但是在开发阶段需要多次尝试上传到集群进行测试，如果采用jar-with-dependencies的形式，每次jar包都很大，上传会需要等好久，怎么办？参照
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2023-09-01 11:54:41
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前言当我们开发的Spark Application变得越来越复杂，依赖的jar包越来越多时，难免会碰到jar包冲突的问题。举个例子：我们的业务代码用到了一个第三方库，好比：guava（虽然好用，但是版本间的兼容性差的一坨翔）Spark本身也依赖了guava，但是和业务代码中依赖的guava版本不同这种情况下，把我们的Spark Application提交到集群里执行，很有可能因为版本问题导致运行出
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2023-08-01 13:34:21
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背景最近在弄spark on k8s的时候，要集成同事的一些功能，其实这并没有什么，但是里面涉及到了hive的类问题（具体指这个org.apache.hadoop.hive.包下的类）。之后发现hive类总是优先加载应用jar包里的类，而忽略掉spark自带的系统jars包，这给我带了了很大的困扰，大约花了一两周的时间，终于把这个问题排查清楚了。问题分析直接分析： 我们知道在spark提交的时候，
# 上传jar包到Spark集群
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，提供了高效的数据处理能力，并支持多种语言。在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要上传自定义的jar包来扩展Spark的功能。
## 为什么需要上传jar包
Spark是一个分布式计算框架，它将任务分配给不同的节点并并行执行，以加快处理速度。为了扩展Spark的功能，我们可以编写自定义的函数、算法或
# 如何在Spark中运行Jar包
## 1. 流程概述
为了在Spark中运行一个Jar包，首先需要将代码打包成一个可执行的Jar文件，然后通过spark-submit命令提交这个Jar文件到Spark集群中运行。下面是详细的步骤：
```mermaid
pie
title 步骤比例
"打包代码" : 40
"提交Jar包" : 60
```
## 2. 具体步骤
# Spark 上传 JAR 包
## 介绍
Apache Spark 是一个快速的、通用的集群计算系统，它提供了高效的分布式数据处理能力。在 Spark 中，我们可以使用 JAR 文件来上传和运行自定义的代码。本文将介绍如何使用 Spark 上传 JAR 包，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先准备好以下环境：
- 安装并配置好 Apache Spark
-
# 如何运行 Spark JAR 包
在数据处理和分析的世界里，Apache Spark 是一个强大的开源计算框架。对于刚入行的小白开发者来说，了解如何运行 Spark JAR 包是一个重要的技能。本文将带你逐步掌握如何实现这一目标。我们将通过一个清晰的流程介绍、每一步骤的详细解释以及必要的代码示例，来帮助你更好地理解。
## 流程概览
首先，让我们概括一下整个流程：
| 步骤
通常我们将spark任务编写后打包成jar包，使用spark-submit进行提交，因为spark是分布式任务，如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误。 下面有二个解决方法：方法一：spark-submit –jars根据spark官网，在提交任务的时候指定–jars，用逗号分开。这样做的缺点是每次都要指定jar包，如果jar包少的话可以这么做，但是
当项目需要重新引用一个新jar包时1. 2. 3.点击➕后， 4，选择项目中所有jar包，点击OK
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2023-06-23 17:39:55
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http://grepcode.com/
原创
2023-06-04 09:44:52
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研究 Spark 内部是怎么运行的，怎么将 Spark 的任务从开始运行到结束的，先从 spark-submit 这个 shell 脚本提交用户程序开始。下面的分析都是基于 spark 2.1.1 版本。我们一般提交 Spark 任务时，都会写一个如下的脚本，里面指定 spark-submit 脚本的位置，配置好一些参数，然后运行：./bin/spark-submit \
--class &l
