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Spark程序本地運行

統計 sca 解壓 zip textfile oop lec per sparkconf

本次安裝是在JDK安裝完成的基礎上進行的! SPARK版本和hadoop版本必須對應!!!

spark是基於hadoop運算的,兩者有依賴關系,見下圖:

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前言:

1.環境變量配置:

1.1 打開“控制面板”選項

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1.2.找到“系統”選項卡

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1.3.點擊“高級系統設置”

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1.4.點擊“環境變量”

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2.新建和編輯環境變量

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1.下載hadoop-2.6.0.tar.gz文件,並解壓在本地

1.1 新建環境變量上配置

HADOOP_HOME
D:\JAVA\hadoop

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1.2 修改PATH路徑

$HADOOP_HOME/bin;

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2.下載scala-2.10.6.zip文件,並解壓在本地

2.1 新建環境變量上配置

SCALA_HOME
D:\JAVA\scala

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2.2 修改PATH路徑

%SCALA_HOME%\bin;%SCALA_HOME%\jre\bin;

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3.下載spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz文件,並解壓在本地

3.1 新建環境變量上配置

SPARK_HOME

D:\JAVA\spark_home\bin

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3.2 修改PATH路徑

PATH

$SPARK_HOME/bin;

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4.下載scala-IDE.zip文件,並解壓在本地

新建一個工程,修改library:

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Scala library一定要是:2.10.X

新建一個自己的library:添加一個Jar文件(${spark_home}/lib)

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下跟Word Count代碼

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package com

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext
import org.apache.spark.SparkContext

/**
 * 統計字符出現次數
 */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
         
         System.setProperty(
"hadoop.home.dir", "D:\\JAVA\\hadoop"); val sc = new SparkContext("local", "My App") val line = sc.textFile("/srv/1.txt") line.map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println) sc.stop() println(111111) } }
Word Count

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