(1)初学者对于spark的几个疑问	http://aperise.iteye.com/blog/2302481
(2)spark开发环境搭建	http://aperise.iteye.com/blog/2302535
(3)Spark Standalone集群安装介绍	http://aperise.iteye.com/blog/2305905
(4)spark-shell 读写hdfs 读写redis 读写hbase	http://aperise.iteye.com/blog/2324253

spark开发环境搭建

jdk下载安装
Scala下载安装
Scala IDE for Eclipse下载安装
IntelliJ IDEA for scala下载安装
IntelliJ IDEA Ultimate**版安装
在线安装SCALA插件
离线安装SCALA插件
创建maven scala工程
intellij IDEA 常用设置
intellij IDEA本地开发无法解析hadoop ha下虚拟的ha-cluster名称

spark源代码开发语言是Scala，Scala是一个基于JVM的开发语言，所以后期开发最好是选择Scala，因为可以不断的练习你的Scala开发技能，从而更深入的去查看spark源代码，更深层次提高自己能力。

spark支持的比较好的语言还有java和Python，这里只讲Scala开发环境搭建。

1.JDK安装

Oracle官网各种java版本下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/archive-139210.html

spark (2)spark开发环境搭建

(1)jdk下载

jdk1.7下载 http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz

spark (2)spark开发环境搭建
jdk1.8下载 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

spark (2)spark开发环境搭建
jdk版本上选择看自己需求，然后自己去下载。

(2)jdk环境变量配置

我的jdk1.7所在位置为：D:\Java\jdk1.7.0_55

设置环境变量JAVA_HOME如下：

        JAVA_HOME=D:\Java\jdk1.7.0_55

设置环境变量CLASSPATH如下：

        CLASSPATH=.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar

设置环境变量PATH，这里注意了，不要把PATH全部覆盖了，毕竟这里有windows环境下DOS命令配置，这里要做的是将;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;追加到PATH环境变量之后如下

        PATH=这里是之前已经存在的PATH变量值;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;

测试JDK是否安装成功，命令窗口输入java -version查看java版本

spark (2)spark开发环境搭建

2.Scala安装

(1)scala下载

Scala 2.10.6下载http://www.scala-lang.org/download/2.10.6.html

spark (2)spark开发环境搭建

Scala 2.11.8下载http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html

(2)Scala环境变量配置

官网关于Scala环境变量设置介绍地址http://www.scala-lang.org/documentation/getting-started.html

spark (2)spark开发环境搭建

我的Scala的位置为：D:\scala\scala-2.10.6

设置环境变量SCALA_HOME如下：

        SCALA_HOME=D:\scala\scala-2.10.6

设置环境变量PATH，这里注意了，不要把PATH全部覆盖了，毕竟这里有windows环境下DOS命令配置，这里要做的是将;%SCALA_HOME%\bin追加到PATH环境变量之后如下

        PATH=这里是之前已经存在的PATH变量值;%SCALA_HOME%\bin

设置完毕后，在命令窗口检测是否Scala安装成功

spark (2)spark开发环境搭建

3.IDE工具安装

(1)Scala IDE for Eclipse

spark (2)spark开发环境搭建

下载地址：http://scala-ide.org/download/sdk.html

spark (2)spark开发环境搭建

(2)IntelliJ IDEA for free(java scala andorid)

这里下载的是免费版本的IntelliJ IDEA，如下图

spark (2)spark开发环境搭建
下载地址为：http://www.jetbrains.com/idea/download/download-thanks.html?code=IIC

spark (2)spark开发环境搭建

4.IntelliJ IDEA Ultimate**版安装

4.1 下载地址：https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows

spark (2)spark开发环境搭建

在官网下载最新idea Ultimate版(默认只能免费使用一个月，后面会讲**)，也就是任何功能不受限制的版本。

4.2 下载IntelliJ IDEA**文件

百度云链接：http://pan.baidu.com/s/1geJ108z 密码：qdzi

spark (2)spark开发环境搭建

4.3 安装IntelliJ IDEA

这里我下载的是ideaIU-2016.2.4.exe，双击安装，步骤如下：

spark (2)spark开发环境搭建

4.4 **IntelliJ IDEA

首先解压IntelliJ IDEA 16**.rar，得到如下文件：

spark (2)spark开发环境搭建
双击运行文件IntelliJIDEALicenseServer_windows_386.exe

spark (2)spark开发环境搭建
运行已经安装的IntelliJ IDEA,首次运行会提示只有30天的使用期限，也可以输入购买的lisense,这里说下如何**：

spark (2)spark开发环境搭建
点击OK，然后选择Lisence Server并且输入**服务器地址http://127.0.0.1:1017

**成功后出现如下界面：

**成功时候，原来的**服务窗口提示如下：

spark (2)spark开发环境搭建

5.在线安装SCALA插件

**完Intellij IDEA后，首次打开时候，scala插件默认是没有安装的，这时候需要自己手动安装，这里讲解如何在线安装。

spark (2)spark开发环境搭建

如果你已经打开intellij IDEA，可以在如下菜单找到插件安装窗口

如下步骤继续：

6.离线安装SCALA插件

下载的插件版本和地址在这里已经有提示了

spark (2)spark开发环境搭建

7.创建maven scala工程

7.1 File->New Project

7.2 set Project SDK

7.3 create from achetype

7.4 set Groupid and antifactid

7.5 set maven

7.6 set project name

7.7 change maven pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.XXX</groupId>
    <artifactId>spark-offline</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>
    <inceptionYear>2008</inceptionYear>
    <properties>
        <scala.version>2.10.5</scala.version>
        <spark.version>1.6.0</spark.version>
        <hadoop.version>2.7.1</hadoop.version>
        <jedis.version>2.9.0</jedis.version>
        <commons-pool2.version>2.4.2</commons-pool2.version>
        <hbase.version>1.2.1</hbase.version>

        <!-- Plugin的属性 -->
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <repositories>
        <repository>
            <id>scala-tools.org</id>
            <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
            <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
        </repository>
    </repositories>

    <pluginRepositories>
        <pluginRepository>
            <id>scala-tools.org</id>
            <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
            <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
        </pluginRepository>
    </pluginRepositories>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.4</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.specs</groupId>
            <artifactId>specs</artifactId>
            <version>1.2.5</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <!--spark-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!--hadoop-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!--jedis-->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>${jedis.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            <version>${commons-pool2.version}</version>
        </dependency>
        <!--hbase-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-common</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
                <configuration>
                    <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
                    <args>
                        <arg>-target:jvm-1.5</arg>
                    </args>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <downloadSources>true</downloadSources>
                    <buildcommands>
                        <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand>
                    </buildcommands>
                    <additionalProjectnatures>
                        <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature>
                    </additionalProjectnatures>
                    <classpathContainers>
                        <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer>
                        <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer>
                    </classpathContainers>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <reporting>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </reporting>
</project>

7.8 use maven plugin install scala project

8.intellij IDEA 常用设置

8.1 set UI theme

spark (2)spark开发环境搭建
设置完成后，效果如下：

spark (2)spark开发环境搭建

8.2 set font and colors

为了不破坏默认的配置，首先我们需要另存一个自己的配置文件，这里取名myself
spark (2)spark开发环境搭建

这里我们将代码字体调大到16
spark (2)spark开发环境搭建

8.3 set code template

/** 
 * Project Name:${PROJECT_NAME} 
 * File Name:${FILE_NAME} 
 * Package Name:${PACKAGE_NAME} 
 * Date:${DATE}${TIME}  
 * User:${USER} 
 * Description: TODO
 * Copyright (c) ${year}, [email protected] All Rights Reserved. 
 */

spark (2)spark开发环境搭建

8.4 SET SCALA SDK

8.4 export your own settings and import your own settings anlywhere

在项目开发过成中，已经设置了很多代码模板、代码编程风格，这些个性化设置可以很方便的导出以便后续使用，这里导出步骤如下：

spark (2)spark开发环境搭建
在任意地方，你可以导入之前已经保存的个性化设置文件settings.jar

spark (2)spark开发环境搭建

8.5 keymap Refrence

详见附件“Intellij IDEA default keymap.pdf”

9.intellij IDEA本地开发无法解析hadoop ha下虚拟的ha-cluster名称

9.1.windows本地使用intellij IDEA开发spark

hadoop安装的是采用HA的方式，现在本地开发环境开发spark时候，无法解析hadoop-ha方式下的cluster名称，原因是本地程序不知道加载的cluster ha对应的namenode名称和IP，解决办法是通过sparkconf追加参数，让spark 本地local模式知道hadoop ha配置，如下：

val spark = SparkSession  
  .builder()  
  .master("local[2]")  
  .appName("HtSecApp UserEvent Processor")  
  .getOrCreate()  
  
val sc = spark.sparkContext  
val hadoopConf = sc.hadoopConfiguration  
  
hadoopConf.set("dfs.nameservices", "mycluster")  
hadoopConf.set("dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster", "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider")  
hadoopConf.set("dfs.ha.namenodes.mycluster", "nn1,nn2")  
hadoopConf.set("dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1", "192.168.77.38:9000")  
hadoopConf.set("dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2", "192.168.77.39:9000")

解决如下问题：
spark (2)spark开发环境搭建

9.2.服务端spark无法解析hadoop ha解决办法

首先spark-env.sh里添加参数让spark知道哪里加载hadoop ha配置文件：

xport HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.1
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST=true

其次采用spark-submit时候可以明确指定参数--files让spark读取额外的hadoop配置

./spark-submit \
    --master spark://hadoop31:7077,hadoop35:7077 \
    --class "com.xxx.offline.FridayReportAnalysis" \
    --files "/home/hadoop/hadoop-2.7.1/etc/hadoop/core-site.xml,/home/hadoop/hadoop-2.7.1/etc/hadoop/hdfs-site.xml" \
    /home/hadoop/sparkoffline/spark-offline-1.0-SNAPSHOT.jar \
    20170303

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spark (2)spark开发环境搭建

spark开发环境搭建

1.JDK安装

(1)jdk下载

(2)jdk环境变量配置

2.Scala安装

(1)scala下载

(2)Scala环境变量配置

3.IDE工具安装

(1)Scala IDE for Eclipse

(2)IntelliJ IDEA for free(java scala andorid)

4.IntelliJ IDEA Ultimate**版安装

4.1 下载地址：https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows

4.2 下载IntelliJ IDEA**文件

4.3 安装IntelliJ IDEA

4.4 **IntelliJ IDEA

5.在线安装SCALA插件

6.离线安装SCALA插件

7.创建maven scala工程

7.1 File->New Project

7.2 set Project SDK

7.3 create from achetype

7.4 set Groupid and antifactid

7.5 set maven

7.6 set project name

7.7 change maven pom.xml

7.8 use maven plugin install scala project

8.intellij IDEA 常用设置

8.1 set UI theme

8.2 set font and colors

8.3 set code template

8.4 SET SCALA SDK

8.4 export your own settings and import your own settings anlywhere

8.5 keymap Refrence

9.intellij IDEA本地开发无法解析hadoop ha下虚拟的ha-cluster名称

9.1.windows本地使用intellij IDEA开发spark

9.2.服务端spark无法解析hadoop ha解决办法

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1.JDK安装

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3.IDE工具安装

(1)Scala IDE for Eclipse

(2)IntelliJ IDEA for free(java scala andorid)

4.IntelliJ IDEA Ultimate**版安装

4.1 下载地址：https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows

4.2 下载IntelliJ IDEA**文件

4.3 安装IntelliJ IDEA

4.4 **IntelliJ IDEA

5.在线安装SCALA插件

6.离线安装SCALA插件

7.创建maven scala工程

7.1 File->New Project

7.2 set Project SDK

7.3 create from achetype

7.4 set Groupid and antifactid

7.5 set maven

7.6 set project name 7.7 change maven pom.xml

7.8 use maven plugin install scala project

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8.1 set UI theme

8.2 set font and colors

8.3 set code template

8.4 SET SCALA SDK

8.4 export your own settings and import your own settings anlywhere

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