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spark 之 windows下基于IDEA搭建spark开发环境实现wordcount功能

作者:互联网

环境准备

因为Spark是scala语言开发的,scala是java语言开发的,所以需要安装JDK和scala。

JDK1.8
maven-3.8.5
Scala-2.12.15
IDEA-2021.3.3

JDK

注意: 是安装JDK不是JAVA(JRE)

JDK是Java的开发工具
JRE只是Java程序的运行环境
JDK包含JER

安装包: jdk-8u333-windows-x64.exe

下载

https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows

 

 

 

安装

修改JDK安装目录,其他默认

修改JRE安装目录

 

配置环境变量

 

 测试java环境是否配置成功

按Win+R,输入cmd进入dos界面

 

输入 java –version 出现如下界面说明成功。

 

Maven

下载

https://maven.apache.org/download.cgi

 

 

 

 

安装

下载之后解压到(目录可自己定)D:\Program Files\apache-maven-3.8.5

配置

并创建本地maven仓库地址((目录可自己定))D:\Program Files\apache-maven-3.8.5\resp

 

修改配置文件D:\Program Files\apache-maven-3.8.5\conf\settings.xml

设置本地资源库地址(默认${user.home}/.m2/repository)

<localRepository>D:\Program Files\apache-maven-3.8.5\resp</localRepository>

 

 

 

Maven中央存储库与远程存储库配置

<mirrors>
    <mirror>
      <id>nexus-aliyun</id>
      <mirrorOf>*</mirrorOf>
      <name>Nexus aliyun</name>
      <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url>
    </mirror>
</mirrors>

配置maven环境变量

M2_HOME  D:\Program Files\apache-maven-3.8.5

MAVEN_HOME D:\Program Files\apache-maven-3.8.5

 

 

 

 

测试是配置是否成功

mvn -v

出现如下内容,说明成功

 

scala

下载

https://www.scala-lang.org/download/2.12.15.html

Scala-2.12.15.zip

 

安装

解压到安装目录

D:\Program Files\scala-2.12.15

 

 

 

配置环境变量

 

测试是否安装成功

 

IDEA

下载

官网下载(可选择下载版本)

https://www.jetbrains.com/idea/download/other.html

ideaIU-2021.3.3.exe

注意区分专业版和社区版,专业版需要激活使用。我下载的是专业版,后续有激活教程。

 

 

 

 

安装

 

可修改安装目录

 

 

 

 

是否创建桌面快捷方式

 

 

 

 

勾选上启动IDEA选项

 

试用(临时激活)

永久激活需要创建项目之后操作。

下载插件包

链接:https://pan.baidu.com/s/13FLQWAsPj_E1cK29jR96Bw

提取码:f07q

启动

 

登陆

进入界面,需要注册帐号登陆。

  

试用

登陆之后,选择试用(30天)。

如果试用期已经到了,这里是无法进入的。需要使用临时激活码激活。

 

临时激活码

临时激活码(每天更新的),有效期30天。

下载临时激活码

https://www.jihuooo.com/jhm/code1.zip

我的试用期已经到了,输入临时激活码。

 

 

 

 

汉化

汉化(不想汉化的,可忽略)

安装汉化插件

 

 

 

安装好之后,重启IDEA。

 

重启之后,显示已汉化

 

 

 

 

创建项目

 

选择maven

 

设置项目名称和路径

 

创建完成,进入主界面会使用有小提示。

 

永久激活

下载激活插件包

链接:https://pan.baidu.com/s/13FLQWAsPj_E1cK29jR96Bw?pwd=f07q

提取码:f07q

 

解压到D:\hadoop\software\ja-netfilter-v2.2.2

把ja-netfilter.jar添加到idea64.exe.vmoptions(帮助 => 编辑自定义VM选项)

-javaagent:D:\hadoop\software\ja-netfilter-v2.2.2\ja-netfilter.jar

重启查看到期时间

 

maven设置

 

安装scala插件

 安装完之后,重启IDEA

 

重启之后,会自动更新maven资源库

添加scala框架支持

 

在pom.xml中添加Spark 框架的依赖

 

 

 

目录说明

 

创建的项⽬在以项⽬名称为名的⽂件夹下,⽂件夹下有以下内容:

1 .idea ⽂件夹 :存放项⽬的控制信息,包括版本信息,历史记录等等。(上传SVN以及分享代码给别⼈时不需要)
2 src 项⽬的代码存放⽂件夹
3 main 项⽬正式代码⽂件
3 java 默认存放java代码的⽂件夹
4 resource 资源⽂件夹,存放配置⽂件和⼀些数据
5 test 项⽬测试⽂件夹
6 java 测试的java代码
7 pom⽂件 项⽬的maven依赖包和⼀些插件的配置

WordCount

需求说明:通过spark实现词频统计

目录准备

在main下面新建spark目录

 

 

 

将目录转为源文件类型

 

在spark下新建scala类

 

命名为wordCount,选择Object

 

数据准备

在项目下,创建datas/words/data1.txt、data2.txt文件

 

data1.txt文件内容为

hello world
hello spark
hello scala

data2.txt文件内容为

hello world
hello spark
hello scala
hello java

wordCount代码

 1 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 2 
 3 object wordCount {
 4   def main(args: Array[String]): Unit = {
 5     // 创建spark运行配置对象 初始化环境
 6     val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
 7 
 8     // 创建连接对象
 9     val sc = new SparkContext(conf)
10 
11     // 设置日志类型
12     sc.setLogLevel("WARN")
13 
14     // 读取文件
15     val fileRDD = sc.textFile("datas/words")
16 
17     // 将文件数据进行分词,按空格切分为单个词
18     val wordRDD = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
19 
20     // 转换数据结构 word => (word,1),每个词标记为1
21     val word2OneRDD = wordRDD.map((_,1))
22 
23     // 分组聚合,按词分组计数
24     val word2CountRDD = word2OneRDD.reduceByKey(_ + _)
25 
26     // 直接输出,打印结果
27     println("============ 直接输出,打印结果 ============")
28     word2CountRDD.foreach(println)
29 
30     // 把聚合结果采集到内存中,在输出
31     println("============ 把聚合结果采集到内存中,在输出 ============")
32     val collect = word2CountRDD.collect().toBuffer
33     collect.foreach(println)
34 
35     // 保存到本地 , repartition指定分区个数为1时,结果为文件,否则为文件夹。
36     word2CountRDD.repartition(1).saveAsTextFile("datas/words/result")
37     //    word2CountRDD.saveAsTextFile("datas/output/result")
38 
39     println("已保存到本地: datas/words/result")
40 
41     // 关闭连接
42     sc.stop()
43 
44     println("执行结束")
45   }
46 }
wordCount

执行结果

 

 

 

 

标签:java,scala,windows,wordcount,maven,件夹,spark,安装
来源: https://www.cnblogs.com/simple-li/p/16313219.html