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搭建本地spark环境用idea运行

时间: 2025-03-12 10:02:03 浏览: 45
### 使用 IntelliJ IDEA 搭建和运行 Spark 开发环境 #### 创建 Maven 工程 为了在本地使用 IntelliJ IDEA 构建 Spark 的开发环境,首先需要创建一个新的 Maven 项目。这一步骤已经在Intellij IDEA中通过安装 scala 插件得以准备就绪[^1]。 #### 配置 JDK 和 Scala 版本 确保选择了合适的 JDK 版本(推荐 jdk8.0),因为过高版本可能会导致 pom.xml 文件配置出现问题[^2]。对于 Scala 的版本选择,请依据所使用的 Spark 版本来决定;例如,如果采用的是 Spark-2.3.2,则应搭配 Scala-2.11.x 版本[^4]。 #### 添加 Spark 依赖项到 `pom.xml` 编辑项目的`pom.xml`文件以加入必要的 Spark 库依赖关系。对于仅需在 Windows 上进行 Spark 编程练习的情况而言,并不需要实际部署 Hadoop 或者 Spark 环境,而是能够借助于 Maven 来管理这些库的引入。具体来说就是向该 XML 文档中的 `<dependencies>` 节点下增加如下所示的内容: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> ``` 上述代码片段展示了如何指定 spark-core 这个核心组件作为依赖对象及其对应的 Scala 版本号与 Spark 发布版次。 #### 编写并测试简单的 Spark 程序 一旦完成了以上准备工作之后就可以着手编写第一个 Spark 应用了。下面给出了一段用于验证整个设置过程是否成功的简单例子——计算给定列表里各个元素出现次数的小型应用程序: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("word count").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val words = List("hello", "world", "hello") val wordCounts = sc.parallelize(words).countByValue() println(wordCounts) sc.stop() } } ``` 这段代码实现了基本的功能演示:初始化 Spark 上下文、加载数据集、执行操作以及关闭资源连接。值得注意的是,在调用 setMaster 方法时指定了参数 `"local[*]"` 表明此应用将在单机模式下的所有可用 CPU 核心上并发执行。 #### 执行程序 最后一步就是在 IDE 中直接点击按钮启动刚才编写的 Spark 应用程序了。由于之前已经正确设置了所有的外部库路径和其他必要条件,所以现在应该可以顺利地看到预期的结果输出至控制台窗口中。
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