1.sparkԴ?源译安???밲װ
2.IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建
3.如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境

sparkԴ????밲װ

       为了协助妻子完成课程作业，我在Ubuntu和Windows 系统上分别进行了Spark环境配置。码编Ubuntu环境配置较为简便，源译安网络上有众多教程可供参考，码编但Windows 系统的源译安配置教程则往往存在疏漏，因此以下是码编php管理系统大作业源码对Windows环境下配置过程的一个总结。

       环境配置主要分为以下几个步骤：

       1. Python环境：本文使用的源译安是Anaconda环境，因为Anaconda的码编集成度较高。Anaconda的源译安下载地址为：Anaconda，若外网下载速度较慢，码编建议使用：清华大学镜像。源译安建议在安装过程中将Python路径添加到Path中。码编

       2. JDK配置：JAVA的源译安配置可以参考Spark在Windows下的环境搭建这篇博客。JAVA的码编下载地址为：JAVA。需要注意的源译安是，不要安装最新的.0.1版本，否则会导致后续的scala和spark无法正常使用。我目前安装的版本为Java SE Development Kit 8u，后续安装中没有出现其他问题。

       3. Spark安装：Spark的string isempty源码安装非常简单，只需下载并解压即可。程序地址为：Spark。需要注意的是，不同版本的Spark对Scala和Hadoop版本有不同要求，具体要求可参考Spark官方文档。

       4. Scala安装：从官方网址下载安装包：Scala，所选版本需与Spark对应。我选择的版本为Scala 2.，Windows下的Scala需要选择Scala binaries for windows。

       5. Hadoop安装：个人发现，如果不安装Hadoop，运行中会出现各种错误，因此推荐进行配置。软件版本根据Spark版本定，下载地址为：Hadoop。我选择的版本为2.7.1，选择已经编译好的版本。下载完成后，需要添加winutils.exe文件，涨停macd 源码否则运行中会报错找不到该文件。网上已有编译好的文件，地址为：github_winutils，根据自己的Hadoop版本下载，然后放入Hadoop解压后的bin文件中即可。

       环境变量的设置：完成上述安装后，统一进行环境变量配置。注意，以下修改的都是“系统变量”，非用户变量。

       1. Python环境：Anaconda安装中已经自动配置。

       2. JAVA环境：在系统变量中加入JAVA_HOME，路径设置为：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_。在系统变量中加入CLASSPATH，路径设置为：。不添加这一步，后续使用中会提示需要的库函数未找到。在Path中添加：%JAVA_HOME%\bin。

       3. Scala环境：安装中已经自动配置，gdiplus模块源码如果没有，将Scala的bin文件添加入Path中。

       4. Hadoop环境：在系统变量中加入HADOOP_HOME，路径设置为解压后的Hadoop路径。在Path中添加：%HADOOP_HOME%\bin。

       5. Spark环境：在系统变量中加入SPARK_HOME，路径设置为解压后的Spark路径。在Path中添加：%SPARK_HOME%\bin。

       所有环境配置完成后，可以通过重启来激活系统环境变量。这里介绍一种更为简单的操作：首先在Powershell中运行setx PATH "%PATH%;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_\bin"命令，关闭该窗口，在新窗口中运行echo %PATH%命令，系统变量即生效。该操作不改变系统环境变量，省去了关机的时间。

       在完成所有环境变量配置后，可以在Powershell中运行spark-shell，显示如下界面：。进程注入源码运行pyspark，显示如下界面：。即表明基本配置成功。

       PySpark配置：由于希望在python环境中可以直接通过import pyspark的形式使用，因此，我们通过如下方式来让python“找到”spark。首先，通过pip命令安装findspark，然后在所需程序中执行import findspark即可顺利import pyspark。

       最后，祝大家期末愉快！

IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建

       首先，你需要从官方网站下载并安装Java Development Kit (JDK)。确保安装完成后，检查环境变量是否配置正确。接着，转向Scala，从其官方网站下载并安装最新版本。安装完成后，你可以在IntelliJ IDEA中寻找Scala插件，进行安装以支持Scala开发。

       在IntelliJ IDEA中，启动新项目，跟随向导创建一个Maven项目。在向导中，你需要填写项目的基本信息，包括项目名称和版本号。下一步，进入项目的pom.xml文件，这里你可以自定义Maven的依赖项和版本，比如添加对Scala的支持。

       删除pom.xml中默认生成的代码，然后动手编写你自己的Hello World程序。这是展示Scala功能的良好起点。记得保存并整理你的代码结构。

       编译完成后，你需要定义打包命令，这将生成可部署的项目包。根据你的需求，可以选择合适的打包选项，比如运行`mvn clean package`命令来执行这个过程。

       为了测试你的项目，你可以选择将打包后的文件上传到测试环境，或者在本地运行。这样，你可以验证Scala、Maven和Spark集成环境是否已经配置妥当。

       以上步骤由Yezhiwei撰写，他在他的博客 IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建-Yezhiwei的博客 | Yezhiwei Blog 上分享了这些经验。请注意，所有内容均来源于网络，版权归属原作者，如遇到问题，请直接与他们联系获取帮助。感谢阅读！

如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境

       （1）准备工作

       1）

       安装JDK

       6或者JDK

       7

       2）

       安装scala

       2..x

       (注意版本)

       2）下载Intellij

       IDEA最新版（本文以IntelliJ

       IDEA

       Community

       Edition

       .1.1为例说明，不同版本，界面布局可能不同）

       3）将下载的Intellij

       IDEA解压后，安装scala插件，流程如下：

       依次选择“Configure”–>

       “Plugins”–>

       “Browse

       repositories”，输入scala，然后安装即可

       （2）搭建Spark源码阅读环境（需要联网）

       一种方法是直接依次选择“import

       project”–>

       选择spark所在目录

       –>

       “SBT”，之后intellij会自动识别SBT文件，并下载依赖的外部jar包，整个流程用时非常长，取决于机器的网络环境（不建议在windows

       下操作，可能遇到各种问题），一般需花费几十分钟到几个小时。注意，下载过程会用到git，因此应该事先安装了git。

       第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij

       IDEA中直接通过“Open

       Project”打开项目即可。在linux上生成intellij项目文件的方法（需要安装git，不需要安装scala，sbt会自动下载）是：在

       spark源代码根目录下，输入sbt/sbt

       gen-idea

       注：如果你在windows下阅读源代码，建议先在linux下生成项目文件，然后导入到windows中的intellij

       IDEA中。

       （3）搭建Spark开发环境

       在intellij

       IDEA中创建scala

       project，并依次选择“File”–>

       “project

       structure”

       –>

       “Libraries”，选择“+”，将spark-hadoop

       对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar

       包，其他不需要），如果IDE没有识别scala

       库，则需要以同样方式将scala库导入。之后开发scala程序即可：

       编写完scala程序后，可以直接在intellij中，以local模式运行，方法如下：

       点击“Run”–>

       “Run

       Configurations”，在弹出的框中对应栏中填写“local”，表示将该参数传递给main函数，如下图所示，之后点击“Run”–>

       “Run”运行程序即可。

       如果想把程序打成jar包，通过命令行的形式运行在spark

       集群中，可以按照以下步骤操作：

       依次选择“File”–>

       “Project

       Structure”

       –>

       “Artifact”，选择“+”–>

       “Jar”

       –>

       “From

       Modules

       with

       dependencies”，选择main函数，并在弹出框中选择输出jar位置，并选择“OK”。

       最后依次选择“Build”–>

       “Build

       Artifact”编译生成jar包。