（1）创建Scala项目File->new->Project，如下图 选择Scala 然后next 其中Project SDK指定安装的JDK，Scala SDK指定安装的Scala（这里使用的是IDEA自带的scala SDK)，这里将项目名称命令为SparkWordCount，然后finish 在IDEA中开发应用程序时，常常需要通过一定的文
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2023-07-23 13:08:33
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1. 所需的配置文件 【值得强调的是Spark与Scala的版本要对应，不然运行Spark程序会报错】2. 配置JDK与Scala的环境变量JDK环境变量的配置过程参考这里 。Scala环境变量的配置过程： 并在path中添加路径：%SCALA_HOME%\bin; (路径之间用分号;隔开)。3. IDEA创建Scala项目进行测试安装好IntelliJ IDEA后，创建一个新项目。步骤如下： 新
spark应用程序的开发可以在本地，也可以在集群模式下。使用IDEA与使用eclipse开发的步骤基本一致，程序内容完全一样，只是对集成开发环境的操作有所不同。一、安装IDEA集成开发环境1、（https://www.jetbrains.com/idea/）在这个连接下可以下载各种版本的IDEA，可以选择Windows，Linux，Mac三种环境。2、直接安装IDEA即可，安装过程中会提示你安装S
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2023-08-27 15:26:09
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前提
本文假设开发环境是在Linux平台，并且已经安装下列软件，我个人使用的是arch linux。
jdk scala sbt intellij-idea-community-edition安装scala插件
为idea安装scala插件，具体步骤如下
选择File->Setting
2
# 如何在Spark中运行Idea项目
## 简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，可用于处理大规模的数据集。Idea是一款强大的Java开发工具，提供了丰富的开发功能和插件支持。本文将详细介绍如何在Spark中运行Idea项目，并提供相应的代码示例和步骤。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的流程图。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM
1. Intellij IDEA 开发环境搭建最近在学习scala，除需要编写scala程序外，同时还需要创建maven工程，打成Jar包，而Eclipse在这方面显得使用的不是那么方面，同时由于Intellij IDEA提供了非常智能的提示功能，所以选择IDEA作为开发环境。Intellij IDEA现在也提供社区版本供开发者免费使用，所以许多原来的Eclipse用户也逐渐的转向IDEA，一方面
参考：spark开发环境搭建（基于idea 和maven）安装JDK从这里下载Java 8的JDK设置JAVA_HOME环境变量，在Mac上它大概会是/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/这个样子 我选择的是在~/.bash_profile文件里添加一句：export JAVA_HOME=/path/to/
一，只做一次的事情hadoop，spark，scala，maven，scala插件，1，下载hadoop，scala，spark，jdk。版本要适配，下面为一组搭配。下载后解压，然后配置环境变量hadoop-2.7.0scala-2.11.12spark-2.4.0JDK 1.8.0配置scala 环境变量 和 配置JDK环境变量 一样 系统变量新增 ： &n
由于这是我自己随手记录的，所以显得比较乱，但是步骤基本都有，排版就以后再说。重试一次，自定义jar包程序运行。1.建立scala项目2.添加spark下的jar包依赖【usr/local/spark/jars】,当然也有scala的sdk，一般我这边已经有了 写程序：我终于，可以从头到尾，自己写下来所有的API。并且运行成功。 接下来开始打包，先注释掉，setMaster（“local”) mai
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2023-07-12 23:50:00
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背景：在平时的 Spark 开发中，若要将代码提交到 Spark 集群中，就必须打包，然后上传。这样非常繁琐，不方便调试。下面是在本地 Idea 中直接连接 Spark 集群，调试。代码如下：import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spar
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2023-07-13 13:40:55
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1. 准备工作首先你的系统中需要安装了 JDK 1.6+，并且安装了 Scala。之后下载最新版的 IntelliJ IDEA 后，首先安装（第一次打开会推荐你安装）Scala 插件，相关方法就不多说了。至此，你的系统中应该可以在命令行中运行 Scala。我的系统环境如下：1. Mac OS X（10.10.4）
2.JDK 1.7.79
3.Scala 2.10.4
4. IntelliJ ID
摘要：创建 => 编写 => 打包 => 运行所需工具：1. spark 集群(并已经配置好Standalone模式，我的spark集群是在docker中部署的，上一篇博文讲过如何搭建hadoop完全分布式2. IntelliJ IDEA 开发环境
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2023-08-07 18:34:32
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Spark工程环境搭建Spark工程相关配置的版本JDK: 1.8.0_181Spark: 2.3.0Hadoop: 2.7Scala: 2.12.6OS: macMaven: 3.5.4下载并安装JDK、Scala、Maven安装步骤很简单，这里就不做阐述啦。通过IDEA安装Scala插件 通过maven方式创建scala工程 按照步骤 点击next修改pom.xml中的
最近在学spark，想在本地的IDEA里配置关于spark的环境，然后在本地运行spark程序，一路上跌跌撞撞遇到很多坑，看了很多的博客，虽然也有很多搭建的过程，但我遇到了太多的问题，所以特此记录一下。文章里所提到的各类配置文件的下载网址在最后。在IDEA里运行spark所需要的前期准备事项： 1.本地电脑里已经配置完成Scala 2.本地电脑里已经配置完成maven 3.本地电脑里已经配置完成H
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2023-07-25 13:44:11
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项目介绍给定一些单词，统计其中每一种单词的数量； 本项目将采用scala编程语言，编写两种单词统计代码，一种在本地运行，一种在spark集群上运行； 本文将完整地讲解代码含义和运行情况。IDEA上运行这个程序非常简单，如果是scala语言的初学者，也可以直接看：object test {
//定义数组变量，也是单词统计需要统计的文本
val arr = Array("hello tom",
# 远程运行Spark
## 引言
在大数据领域中，Apache Spark是一种流行的分布式计算框架，可用于处理大规模的数据集。Spark提供了一个强大的API，支持在集群上进行高效的数据处理和分析。然而，有时我们需要在远程环境中运行Spark作业，这可能涉及到一些设置和配置。本文将介绍如何在远程环境中运行Spark作业，并提供了一些示例代码。
## 远程运行Spark的准备工作
在远程环境
1、安装scala的idea插件：file —— settings —— plugins ，输入scala，搜索插件下载安装，注意版本：2、配置scala的SDK：先下载解压scala，直接从linux服务器端解压一个就行file —— project structure —— library，配置之后，new就可以看到scala class了：配置spark和scala的环境变量：分别下载had
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2023-09-01 16:03:15
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Java项目打包总结：1，web项目打成jar包①，打开项目的Artifacts模块，点加号，选JAR-->From modules... ②，选择对应的Module，如有主类，要选择主类，配置META-INF的路径，点ok ③，查看jar包的输出路径 ④，在项目中打开bulid-->build Artiac
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2023-06-12 11:33:30
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## 实现"idea打包spark运行"的流程
实现"idea打包spark运行"的流程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个新的Spark项目。
2. 配置项目的依赖项。
3. 编写Spark应用程序。
4. 打包应用程序。
5. 运行应用程序。
下面将逐步介绍每个步骤需要做的事情。
### 创建一个新的Spark项目
首先，我们需要在IDE（如IntelliJ IDEA）中创建一个新
原创
2023-09-11 06:17:44
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# Spark本地IDEA运行指南
## 简介
本文将教给初学者如何在本地IDEA中运行Spark应用程序。Spark是一个强大的分布式计算框架，通过在集群上并行计算，提供了快速且可扩展的数据处理能力。在本地IDEA环境中运行Spark可以帮助开发者快速验证代码逻辑，进行调试和开发。
## 准备工作
在开始之前，确保您已经完成以下准备工作：
1. 安装Java Development Kit
原创
2023-08-21 05:06:24
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