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
这里以一个scala版本的wordcount程序为例:①创建一个maven项目:②填写maven的GAV:③填写项目名称:④创建好maven项目后,点击EnableAuto-Import⑤配置pom.xml文件:<properties><project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding>
原创 2019-01-02 12:18:21
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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         
本地执行Spark程序 Spark是目前流行的大数据处理框架之一,它提供了分布式计算能力,可以以高效的方式处理大规模的数据。开发过程,我们通常会在本地环境中进行测试和调试,然后集群上运行Spark程序。本文将介绍如何在本地环境执行Spark程序。 安装Spark和配置环境 首先,我们需要在本地机器上安装Spark,并配置相应的环境。Spark的官方网站提供了详细的安装指南,包括下载和配
前言:         都知道,小编前面已经简单介绍过windows下hadoop和hive环境搭建和基本使用。这次的Spark有点突兀,但是也可以先忽略,重要的是先在IDEA安装bigData插件连接hadoop已经HDFS,而后再简单介绍使用Spark操作Hive。Big Data Tools安装:1. 点击File, 选择Settings
转载 2023-08-27 15:31:13
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1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境,通常会在IDE编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖。 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://mav
转载 2018-02-23 18:03:00
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1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境,通常会在IDE编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖。2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven
1、编辑需要运行的spark代码最好是linux环境的spark-shell,测试成功package cn.edu.swpu.scs import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object App { def main(args: Array[String]){ val sparkConf = new SparkCon
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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
idea scala环境配置以及idea运行第一个Scala程序 idea scala环境配置、运行第一个Scala程序1、环境jdk推荐1.8版本2、下载Scala 推荐安装版本,不用自己手动配置环境变量scala版本要与虚拟机上提示相一致3、创建 IDEA 工程4、增加 Scala 支持右击项目Add Framework Support前提是安装
转载 2023-06-26 17:06:17
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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,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~/.bash_profile文件里添加一句:export JAVA_HOME=/path/to/
# 本地IDEASpark调试指南 大数据处理的领域,Apache Spark以其快速和通用的计算能力成为了一个重要的工具。对于开发人员而言,本地环境调试Spark应用程序是提升开发效率的关键步骤。本文将探讨如何在本地使用IDEA(IntelliJ IDEA)来调试Spark应用,并通过示例代码加深理解。 ## 环境准备 进行本地调试之前,确保您拥有以下必要的环境: 1. **J
原创 10天前
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前言搭建Spark + IDEA开发环境看参考:1. Maven 依赖<properties> <scala.version>2.12.8</scala.version> <spark.version>2.4.0</spark.version> <mysql.version>5.1.46</mys
1、首先启动hdfs2、编辑一个文件上传到hdfshdfs://ip:9000/words.txt3、spark shell中用scala语言编写spark程序使用spark-shell进入命令行界面命令行界面输入下面命令sc.textFile("hdfs://192.168.124.140:9000/words.txt").flatMap(_.split(""))...
原创 2021-08-30 11:28:14
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1. IDEA配置Spark运行环境    请参考博文:3.1.Project Struct查看项目的配置信息 3.2.IDEA如果没有默认安装Scala,可在本地安装即可   如果需要安装多版本的scala请注意:   如果您在本地已经安装了msi结尾的scala,还需要安装第二个版本,建议下载zip包,优点是直
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
转载 2023-09-01 16:03:15
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使用IDEA连接远程Spark服务器场景步骤搭建Spark集群远程连接Spark内容说明执行过程 场景 使用 主机S1 的Docker搭建了Spark集群,其中 主机A:- Spark-Master - 端口映射: 22->2010(*SSH端口映射)主机B:- Spark-Worker1主机C:- Spark-Worker2使用主机S2的IDEA远程连接 主机A,进行Spark开发。主
一、idea调试spark程序-配置windows上的 spark local模式spark程序大致有如下运行模式:  standalone模式:spark自带的模式  spark on yarn:利用hadoop yarn来做集群的资源管理  local模式:主要在测试的时候使用,         这三个模式先大致了解,目前我用到的就是local和ya
转载 2023-07-13 16:41:56
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Spark本地模式运行环境搭建 文章目录Spark本地模式运行环境搭建前言一、基于IDEA和Maven的Spark开发环境搭建1.1 IDEA增加Scala插件1.2 配置全局的Scala SDK1.3 添加Spark依赖关系1.4 WordCount测试案例1.5 将程序打成jar包二、Spark Local 环境搭建和测试2.1 Spark下载2.2 解压缩文件2.3 启动local环境2.
# 本地执行Java程序的完整方案 Java是一种广泛使用的编程语言,适用于各种平台的开发需求。本地执行Java程序可以帮助开发者测试和调试代码,下面将详细介绍如何在本地环境执行Java程序,包括设置开发环境、编写代码、编译和运行程序的步骤,以及使用示例来说明整个过程。 ## 一、环境准备 ### 1. 安装Java Development Kit (JDK) 首先,您需要安装Jav
原创 1月前
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