近幾年巨量資料是異常的火爆,今天小編以java開發的身份來會會巨量資料,提高一下自己的層面!
巨量資料技術也是有很多:
小編也只知道這些了,由於Hadoop
,存在一定的缺陷(迴圈迭代式資料流處理:多
並行執行的資料可複用場景效率不行
)。所以Spark
出來了,一匹黑馬,8個月的時間從加入 Apache
,直接成為頂級專案!!
選擇Spark
的主要原因是:
Spark和Hadoop的根本差異是多個作業之間的資料通訊問題 : Spark多個作業之間資料
通訊是基於記憶體,而 Hadoop 是基於磁碟。
Spark 是用於大規模資料處理的統一分析引擎
。它提供了 Scala、Java、Python 和 R 中的高階 API,以及支援用於資料分析的通用計算圖的優化引擎。它還支援一組豐富的高階工具,包括用於 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、用於 Pandas 工作負載的 Spark 上的 Pandas API、用於機器學習的 MLlib、用於圖形處理的 GraphX 和用於流處理的結構化流。
spark
是使用Scala
語言開發的,所以使用Scala
更好!!
點選安裝
下載自己需要的版本
點選自己需要的版本:小編這裡下載的是2.12.11
點選下載Windows二進位制:
慢的話可以使用迅雷下載!
安裝就是下一步下一步,記住安裝目錄不要有空格,不然會報錯的!!!
win+R
輸入cmd
:
輸入:
scala
必須要有JDK環境哈,這個學巨量資料基本都有哈!!
一個小技巧:
Hadoop和Spark
版本需要一致,我們先去看看spark,他上面名字就帶著和他配套的Hadoop版本!!
得出我們下載Hadoop的版本為:3.2
解壓到即可使用,為了使用方便,要想jdk一樣設定一下環境變數!
新建HADOOP_HOME
值為安裝目錄:D:\software\hadoop-3.2.1
在Path
裡新增:%HADOOP_HOME%\bin
cmd輸入:hadoop
:提示
系統找不到指定的路徑。
Error: JAVA_HOME is incorrectly set.
這裡先不用管,咱們只需要Hadoop的環境即可!
點選找到歷史版本:
點選下載:
新建:SPARK_HOME
:D:\spark\spark-3.3.1-bin-hadoop3
Path
新增:%SPARK_HOME%\bin
win+R
輸入cmd
:
輸入:
spark-shell
scala
開啟設定:
新增SDK
下載你需要的版本:小編這裡是:2.12.11
右擊專案,新增上scala
:
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
object Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
println("hello")
var sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount");
var sc = new SparkContext(sparkConf);
sc.stop();
}
}
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
22/10/31 16:20:35 INFO SparkContext: Running Spark version 3.0.0
22/10/31 16:20:35 ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path
java.io.IOException: Could not locate executable D:\software\hadoop-3.2.1\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
原因就是缺少:winutils
把它發放Hadoop
的bin目錄下:
這個沒辦法復現,拔的網上的記錄:
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
22/10/08 21:02:10 INFO SparkContext: Running Spark version 3.0.0
22/10/08 21:02:10 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext.
org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:380)
at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:120)
at test.wyh.wordcount.TestWordCount$.main(TestWordCount.scala:10)
at test.wyh.wordcount.TestWordCount.main(TestWordCount.scala)
就是這句:A master URL must be set in your configuration
解決方案:
就是沒有用到原生的地址
右擊專案:
沒有環境就新增上:
新增上:
-Dspark.master=local
沒有error,完美!!
這樣就完成了,歷盡千辛萬苦,終於成功。第一次結束差點勸退,發現自己對這個東西還是不懂,後面再慢慢補Scala
。先上手感受,然後再深度學習!!
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