IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署

0x01 环境说明

1.1 本地

OS: windows 10
JDK: jdk1.8.0_121
Scala: scala-2.11.11
IDE: IntelliJ IDEA ULTIMATE 2017.2.1

1.2 服务器

OS: CentOS_6.5_x64
JDK: jdk1.8.111
Hadoop: hadoop-2.6.5
Spark: spark-1.6.3-bin-hadoop2.6
Scala: scala-2.11.11

0x02 windows端配置

2.1 安装JDK

配置环境变量

JAVA_HOME
CLASSPATH
Path

2.2 配置hosts

文件位置

C:\Windows\System32\drivers\etc

新增如下内容(和集群的hosts文件内容一样，根据自己集群的实际情况修改)

192.168.1.10    master
192.168.1.11    slave1
192.168.1.12    slave2

2.3 安装IntelliJ IDEA

• 注意插件安装Maven

2.4 IDEA中安装scala插件

0x03 服务器端配置

3.1 安装JDK

3.2 安装Hadoop

3.3 安装Spark

0x04 测试

4.1 新建maven项目

4.2 添加依赖包

File -> Project Structure -> Libraries添加spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar(位置在服务器端spark/lib/下)

4.3 新建ConnectionUtil类

在src\main\java目录下新建java类ConnectionUtil

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
public class ConnectionUtil {
    public static final String master = "spark://master:7077";
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster(master);
        JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
        System.out.println(javaSparkContext);
        javaSparkContext.stop();
  }
}

4.4 编译运行

如果出现上图结果则证明，运行正确。

4.5 运行JavaWordCount

• 数据准备，随便准备一个文档格式不限，上传到hdfs上。

$ vim wordcount.txt
hello Tom
hello Jack
hello Ning
# 上传文件
$ hadoop fs -put wordcount.txt /user/hadoop/
# 查看文件是否上传成功
$ hadoop fs -ls /user/hadoop/

• 代码(spark安装包中的example，指定了jar包和输入文件的路径)

import scala.Tuple2;
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 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")
            .setMaster("spark://master:7077")
            .set("spark.executor.memory", "512M");
    JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
    ctx.addJar("D:\\workspace\\spark\\JavaWordCount.jar");
    String path = "hdfs://master:9000/user/hadoop/wordcount.txt";
    JavaRDD<String> lines = ctx.textFile(path);
    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();
  }
}

• 打包非常重要，否则运行会出现各种错误，甚至无法运行

在File -> Project Structure ->Artifacts点击绿色“+”，Add-->JAR-->From Modules with Dependencies

输入main class入口函数名，将Output Layout下所有jar包删掉（因为spark运行环境已经包含了这些包），如果已经存在META-INF要先将这个文件夹删除。然后Apply，OK
编译程序：Build-->Build Artifacts...，然后选择要编译的项目进行编译

在当前工程生成的out目录下就可以找到输出的jar包，放到程序中指定的位置（就是addJar()方法中所设置的路径）

• 运行程序，结果如下

0x05 出现的问题

5.1 无法访问scala.Cloneable

java: 无法访问scala.Cloneable找不到scala.Cloneable的类文件

原因：原来使用的是spark-2.1.0-bin-hadoop2.4没有spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar依赖包所致。
解决：因为原来是用的hadoop版本为2.5.2相应的依赖包官网已经不再支持，所以更新的平台的hadoop环境为2.6.5，spark 2.X相应的文档很少，更改版本为1.6.3。

Create: 2017-08-12 10:33:55 星期六
Update1: 2017-08-14 20:10:47 星期一