Spark开发

Spark程序一般使用Scala开发，以下示例代码使用Java开发Spark。

手把手搭建Eclipse和Spark的集成环境，解决新手和学生遇到的问题，助你无忧开发Spark项目。

排除 NoSuchMethodError: scala.collection.JavaConverters（版本不匹配）。 解决 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream（添加 Hadoop 包）。 从 spark-2.4.2-bin-hadoop2.7 中导入 example 源码以进行开发。 设置 Library（spark 包）、SDK（JDK 1.8）和 Global Libraries（Scala）。

本指南帮助开发者快速搭建 Spark 开发环境，涵盖以下内容： 1. 环境准备 Java Development Kit (JDK): Spark 基于 Scala 语言开发，需要预先安装 JDK。推荐使用 JDK 8 或更高版本。 Spark 安装包: 从 Spark 官网下载对应版本的预编译安装包。 Hadoop: 可选安装。如果需要使用 Spark 集群模式或者访问 HDFS 文件系统，则需要安装 Hadoop。 2. 安装与配置 解压安装包: 将下载的 Spark 安装包解压到目标目录。 配置环境变量: 设置 SPARK_HOME 环境变量，并将其添加到 PATH 环境变量中。

PySpark 是面向 Spark 的 Python API，本指南汇总了常用公共类的基本用法，并通过示例说明其具体应用，供初学者参考。

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更

汇集了一系列Spark快速大数据开发的实用示例，助力您高效学习。

针对大数据入门学习者，本指南提供从环境搭建到项目开发的全面指导。 Spark 基础: 掌握 Spark 核心概念、架构和运行原理。 Scala 编程: 学习 Scala 语法、面向对象特性和函数式编程范式。 Spark 开发: 使用 Scala 语言进行 Spark 应用开发，包括 RDD、DataFrame 和 Dataset 操作。 案例实战: 通过实际案例，巩固所学知识，提升实战能力。

本指南包含 Spark 集群的搭建步骤，并提供相应的环境配置，涵盖从软件下载到 Spark 安装和配置。同时，指南还介绍了 Scala 开发环境的设置，方便开发人员使用 Scala 编写 Spark 程序。

本资源库提供 Spark 1.4.0 集成开发环境所需的依赖库文件，包括： spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar jcommon-1.0.16.jar jfreechart-1.0.3.jar joda-time-2.2.jar 这些依赖库文件可用于构建和运行 Spark 应用程序，配合相关 Scala 集成开发环境使用。