Spark程序本地运行

时间:2021-06-03 09:18:08

本次安装是在JDK安装完成的基础上进行的!  SPARK版本和hadoop版本必须对应!!!

spark是基于hadoop运算的,两者有依赖关系,见下图:

Spark程序本地运行

前言:

1.环境变量配置:

1.1 打开“控制面板”选项

Spark程序本地运行

1.2.找到“系统”选项卡

Spark程序本地运行

1.3.点击“高级系统设置”

Spark程序本地运行

1.4.点击“环境变量”

Spark程序本地运行

2.新建和编辑环境变量

Spark程序本地运行

 

1.下载hadoop-2.6.0.tar.gz文件,并解压在本地

1.1 新建环境变量上配置

HADOOP_HOME
D:\JAVA\hadoop

Spark程序本地运行

1.2 修改PATH路径

$HADOOP_HOME/bin; 

Spark程序本地运行

2.下载scala-2.10.6.zip文件,并解压在本地

2.1 新建环境变量上配置

SCALA_HOME
D:\JAVA\scala

Spark程序本地运行

2.2 修改PATH路径

 %SCALA_HOME%\bin;%SCALA_HOME%\jre\bin; 

Spark程序本地运行

3.下载spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz文件,并解压在本地

3.1 新建环境变量上配置

 SPARK_HOME

 D:\JAVA\spark_home\bin 

Spark程序本地运行

3.2 修改PATH路径

PATH

$SPARK_HOME/bin;

 

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4.下载scala-IDE.zip文件,并解压在本地

新建一个工程,修改library:

Spark程序本地运行

Scala library一定要是:2.10.X

新建一个自己的library:添加一个Jar文件(${spark_home}/lib)

Spark程序本地运行

Spark程序本地运行

下跟Word Count代码

Spark程序本地运行Spark程序本地运行
package com

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext
import org.apache.spark.SparkContext

/**
 * 统计字符出现次数
 */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
         
         System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\JAVA\\hadoop");
         val sc = new SparkContext("local", "My App")  
         val line = sc.textFile("/srv/1.txt")
     
         line.map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)
     
         sc.stop()
    println(111111)
  }
}
Word Count

 

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