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1.如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境
2.IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建
3.Ubuntu 18.04-0003-安装 intellij idea 社区版 2022.1.3
4.如何使用 rdd dag 编写 word count
5.用Intellij idea 编写Scala程序Spark2.0.0 依赖jar包如何解决
6.用Python语言写Spark

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，boringssl源码分析然后安装即可

       （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项目文件的早起打卡源码安装方法（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”，在弹出的论坛系统源码php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。

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。hashcat 5源码安装安装完成后，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，java list排序源码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！

Ubuntu .--安装 intellij idea 社区版 .1.3

       已经成功安装了佳娃和斯卡拉开发环境，现在转向安装IntelliJ IDEA社区版.1.3。这个系列文章包括：

       Ubuntu .-：从虚机安装

       Ubuntu .-：基础设置

       以下是详细的安装步骤：

       1. 安装IntelliJ IDEA社区版

       首先，安装非官方PPA源，然后更新系统，接着安装ideaIC-.1.3版本。

       2. 运行IntelliJ IDEA社区版

       通过Command键搜索并启动IntelliJ，接受用户条款，选择数据分享设置（可以选择不发送或匿名发送统计信息）。

       3. 安装斯卡拉插件

       在新项目中，点击语言添加选项，选择斯卡拉并安装插件，完成后重启IntelliJ IDEA。

       4. 配置环境

       新项目中，JDK为1.8，sbt为1.6.2，Scala为2..8。

       5. 后续计划

       已经成功完成Ubuntu .上IntelliJ IDEA社区版的安装，并设置了斯卡拉开发环境。接下来的教程将探讨如何使用斯卡拉编写Spark项目。

如何使用 rdd dag 编写 word count

       ã€€ã€€ä¸ºäº†åœ¨IDEA中编写scala，今天安装配置学习了IDEA集成开发环境。IDEA确实很优秀，学会之后，用起来很顺手。关于如何搭建scala和IDEA开发环境，请看文末的参考资料。

       ã€€ã€€ç”¨Scala和Java实现WordCount，其中Java实现的JavaWordCount是spark自带的例子（$SPARK_HOME/examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/JavaWordCount.java）

       ã€€ã€€1.环境

       ã€€ã€€OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago)

       ã€€ã€€Hadoop:Hadoop 2.4.1

       ã€€ã€€JDK:1.7.0_

       ã€€ã€€Spark:1.1.0

       ã€€ã€€Scala:2..2

       ã€€ã€€é›†æˆå¼€å‘环境：IntelliJ IDEA .1.3

       ã€€ã€€æ³¨æ„ï¼šéœ€è¦åœ¨å®¢æˆ·ç«¯windows环境下安装IDEA、Scala、JDK，并且为IDEA下载scala插件。

       ã€€ã€€2.Scala实现单词计数

       ã€€ã€€1 package com.hq

        2

        3 /

**

        4 * User: hadoop

        5 * Date: //

        6 * Time: :

        7 */

        8 import org.apache.spark.SparkConf

        9 import org.apache.spark.SparkContext

        import org.apache.spark.SparkContext._

       

        /

**

        * 统计字符出现次数

        */

        object WordCount {

        def main(args: Array[String]) {

        if (args.length < 1) {

        System.err.println("Usage: <file>")

        System.exit(1)

        }

       

        val conf = new SparkConf()

        val sc = new SparkContext(conf)

        val line = sc.textFile(args(0))

       

        line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)

       

        sc.stop()

        }

        }

       ã€€ã€€3.Java实现单词计数

       ã€€ã€€1 package com.hq;

        2

        3 /

**

        4 * User: hadoop

        5 * Date: //

        6 * Time: :

        7 */

        8

        9 import org.apache.spark.SparkConf;

        import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;

        import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

        import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

        import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;

        import org.apache.spark.api.java.function.Function2;

        import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;

        import scala.Tuple2;

       

        import java.util.Arrays;

        import java.util.List;

        import java.util.regex.Pattern;

       

        public final class JavaWordCount {

        private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");

       

        public static void main(String[] args) throws Exception {

       

        if (args.length < 1) {

        System.err.println("Usage: JavaWordCount <file>");

        System.exit(1);

        }

       

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount");

        JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);

        JavaRDD<String> lines = ctx.textFile(args[0], 1);

       

        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

        @Override

        public Iterable<String> call(String s) {

        return Arrays.asList(SPACE.split(s));

        }

        });

       

        JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

        @Override

        public Tuple2<String, Integer> call(String s) {

        return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);

        }

        });

       

        JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

        @Override

        public Integer call(Integer i1, Integer i2) {

        return i1 + i2;

        }

        });

       

        List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();

        for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {

        System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());

        }

        ctx.stop();

        }

        }

用Intellij idea 编写Scala程序Spark2.0.0 依赖jar包如何解决

       åœ¨â€œFile|Project Structure|Libraries”窗体中点击绿色+号，选择“Java”，在弹出的窗体中选择“Spark”的安装目录，定位到Spark\jars目录，点击“OK”，把全部jar文件引入到项目中。网上和目前出版的书中讲解是spark2.0以下版本，采用的是把sparkle核心文件（如：“spark-assembly-1.3.0-hadoop2.4.0.jar”）拷贝到Interllij IDEA安装目录下的Lib目录下，再使用Spark。由于Spark2.1.0已经取消了该文件，因此无法用原先的方法。

用Python语言写Spark

       Spark 是一种广泛使用的大数据处理框架，PySpark 是其与 Python 的集成接口，允许开发者用 Python 语言编写 Spark 程序。我们将通过一个简单的字符统计程序来探索如何使用 PySpark 来进行基本的操作。首先，我们需要准备一个名为 a.csv 的文件。这个文件包含了我们要分析的数据。接着，使用编辑器，如 IntelliJ IDEA 新建一个文件名 `myfirstpyspark.py`。在启动 PySpark 程序之前，需要初始化 SparkSession 对象，它是所有操作的起点。对于本地单机模式，使用 "local[*]" 表示使用所有 CPU 核心，这种模式通常能满足开发阶段的需求，并且实现多线程并行运行，使代码编写过程变得简单。Spark 还支持其他分布式模式，如 Standalone，Yarn 和 Mesos 等。

       构建好 session 后，我们可以开始进行文件读取。首先，让我们读取我们的 CSV 文件。通过使用 `session.read` 函数，可以创建一个读对象。同时，还可以根据文件类型，如 parquet、json 或 elasticsearch，选择对应的读取对象。通常，读取 CSV 文件时需要设置一些参数，例如是否包含头部（默认是 True）和 CSV 的结构（字段名称和类型）。

       创建好 DataFrame 后，我们就可以进行数据操作。在这个例子中，我们想要统计文件中每个词的出现次数。在 PySpark 中，这可以通过一行代码轻松实现。在代码中引入 `pyspark.sql.functions as f`，方便使用内置的 UDF 函数。在这里，我们对文本字段进行分割，使用 explode 函数展开为多行，并命名为 `word`。然后，通过 groupBy 和 count 函数进行聚合统计。 若要对结果进行排序，我们同样可以轻松实现这一操作。

       若需要自定义函数以满足特殊需求，PySpark 支持通过定义普通的 Python 函数来创建 UDF，然后在代码中使用它，以提供更为灵活的数据处理能力。通过这些高级用法，可以极大地增强 PySpark 应用程序的威力。

       在完成所有的代码编写后，只需通过指定的命令来运行这个 PySpark 程序即可开始数据处理和分析过程。至此，我们已经完成了从基本的文件读取到数据分析的全过程，能够使用 PySpark 开发复杂应用，并且通过自定义 UDF 函数来处理各种特定需求。这个示例展示了 PySpark 的强大功能，使其成为大数据处理领域中不可或缺的工具。