大数据开发-Windows下Hadoop和Spark开发环境搭建

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使用IDEA开发Spark程序

Windows环境

下载地址

链接：https://pan.baidu.com/s/1YczOo5novINV_MimJ9Xpqg
提取码：psvm

版本

名称 版本
Hadoop 2.7.7
Scala 2.12.15
Spark 3.1.3

Hadoop

https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.7/

配置HADOOP_HOME&Path

键 值
HADOOP_HOME D:\Tools\bigdata\hadoop-2.7.7
Path %HADOOP_HOME%\bin

配置文件

首选创建三个文件夹

D:\Tools\bigdata\zdata\hadoop\data

D:\Tools\bigdata\zdata\hadoop\name

D:\Tools\bigdata\zdata\hadoop\tmp

D:\Tools\bigdata\hadoop-2.7.7\etc\hadoop，修改hadoop以下的几个文件

hadoop-env.cmd

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set JAVA_HOME="D:\Tools\Java\jdk1.8.0_102"

修改core-site.xml

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/D:/Tools/bigdata/zdata/hadoop/tmp</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
    <description></description>
  </property>
</configuration>

修改hdfs-site.xml

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.data.dir</name>
    <value>/D:/Tools/bigdata/zdata/hadoop/data</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.name.dir</name>
    <value>/D:/Tools/bigdata/zdata/hadoop/name</value>
    <description></description>
  </property>
</configuration>

修改mapred-site.xml（如果不存在就先copy mapred-site.xml.template，再修改文件名为mapred-site.xml）

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<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>hdfs://localhost:9001</value>
  </property>
</configuration>

修改yarn-site.xml

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<?xml version="1.0"?>

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
  </property>
</configuration>

winutils

https://gitee.com/nkuhyx/winutils

找到对应的版本把bin里的文件覆盖到hadoop的bin目录下

D:\Tools\bigdata\hadoop-2.7.7\bin

启动

环境变量中Path添加

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D:\Tools\Java\jdk1.8.0_102\bin
D:\Tools\bigdata\hadoop-2.7.7\bin
D:\Tools\bigdata\hadoop-2.7.7\sbin

注意

建议Java安装路径中不包含空格或中文，负责可能运行报错。

namenode格式化

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hdfs namenode -format

出现以下文字则成功了

hdfs namenode -format

全部服务

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start-all.cmd
stop-all.cmd

只启动HDFS

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start-dfs.cmd
stop-dfs.cmd

地址

作用 地址
HDFS监控页面 http://localhost:50070/
http://localhost:50070/explorer.html#/
Yarn监控页面 http://localhost:8088/cluster

Scala

下载

https://www.scala-lang.org/download/2.12.15.html

image-20220421183614199

Spark

https://spark.apache.org/downloads.html

image-20220421171049474

下载地址

https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.1.3/spark-3.1.3-bin-hadoop2.7.tgz

设置环境变量

Path中添加

键 值
Path D:\Tools\bigdata\spark-3.1.3-bin-hadoop2.7\bin
SPARK_LOCAL_DIRS D:\Tools\bigdata\spark-3.1.3-bin-hadoop2.7\temp

如图

image-20220422104639709

其中

SPARK_LOCAL_DIRS 是设置临时文件的存储位置，比如运行一个jar文件，就会先把文件放到这个临时目录中，使用完成后再删除。

运行

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spark-shell

运行报错

java.io.IOException: Failed to delete

当我们提交打包好的spark程序时提示如上报错。

在windows环境下本身就存在这样的问题，和我们的程序没有关系。

若是想消除该报错，可以在%SPARK_HOME%/conf下的文件log4j.properties(没有的话可以复制log4j.properties.template文件)

最后面添加如下信息：

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log4j.logger.org.apache.spark.util.ShutdownHookManager=OFF
log4j.logger.org.apache.spark.SparkEnv=ERROR

创建项目

创建项目

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项目名WordCount

image-20220421143202036

在项目名称WordCount上单击鼠标右键，在弹出的菜单中点击Add Framework Support

image-20220421184711204

在java目录上单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择Refactor，再在弹出的菜单中选择Rename，

然后，在出现的界面中把java目录名称修改为scala。

image-20220421143610503

添加类WordCount

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在IDEA开发界面中，打开pom.xml，清空里面的内容，输入如下内容：

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.psvmc</groupId>
    <artifactId>WordCount</artifactId>
    <version>1.0</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <spark.version>3.1.3</spark.version>
        <scala.version>2.12</scala.version>
    </properties>

    <repositories>
        <repository>
            <id>alimaven</id>
            <name>aliyun maven</name>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.4.6</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

测试

创建测试文件wordcount.txt

D:\spark_study\wordcount.txt

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good good study
day day up

然后，再打开WordCount.scala代码文件，清空里面的内容，输入如下内容：

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import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val inputFile = "file:///D:\\spark_study\\wordcount.txt"
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile(inputFile)
    val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
    wordCount.foreach(println)
  }
}

运行就可以看到结果为

(up,1)
(day,2)
(good,2)
(study,1)

打包运行

在IDEA开发界面的右侧，点击Maven图标，会弹出Maven调试界面

在Maven调试界面中点击package，就可以对应用程序进行打包，打包成JAR包。

image-20220421165441710

这时，到IDEA开发界面左侧的项目目录树中，在“target”目录下，就可以看到生成了两个JAR文件，

分别是：WordCount-1.0.jar和WordCount-1.0-jar-with-dependencies.jar。

image-20220421181248319

然后，打开一个Linux终端，执行如下命令运行JAR包：

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spark-submit --class WordCount D:\Project\Spark\WordCount\target\WordCount-1.0-jar-with-dependencies.jar