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SparkEclipse开发环境的搭建方法

本篇内容介绍了“Spark Eclipse开发环境的搭建方法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Spark Eclipse 开发环境搭建

1 安装Spark环境

  • 首先下载与集群 Hadoop 版本对应的 Spark 编译好的版本，解压缩到指定位置，注意用户权限

  • 进入解压缩之后的 SPARK_HOME 目录

  • 配置 /etc/profile 或者 ~/.bashrc 中配置 SPARK_HOME

  • cd $SPARK_HOME/conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh

  • vim spark-env.sh

export SCALA_HOME=/home/hadoop/cluster/scala-2.10.5
export JAVA_HOME=/home/hadoop/cluster/jdk1.7.0_79
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/cluster/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
#注意这个地方一定要指定为IP，否则下面的eclipse去连接的时候会报：
#All masters are unresponsive! Giving up. 这个错误的。
SPARK_MASTER_IP=10.16.112.121
SPARK_LOCAL_DIRS=/home/hadoop/cluster/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6
SPARK_DRIVER_MEMORY=1G

2 standalone 模式开启 spark

sbin/start-master.sh
sbin/start-slave.sh

此时可以在浏览器中输入：http://yourip:8080 查看Spark集群的情况
此时默认的 Spark-Master为： spark://10.16.112.121:7077

3 利用 Scala-Eclipse IDE 与 Maven 构建 Spark 开发环境

  • 首先下载 Scala-Eclipse IDE 去 scala 官网下载即可

  • 打开IDE, 新建 Maven 项目, pom.xml 填写如下:


	4.0.0
	spark.test
	FirstTrySpark
	0.0.1-SNAPSHOT

	
	  
	  2.6.0
	  1.4.0
	
	
		
		    org.apache.hadoop
		    hadoop-client
		    ${hadoop.version}
		    provided
        
		    
		      
			      javax.servlet
			      *
		      
		    
		
                
                    org.apache.hadoop
                    hadoop-common
                    2.6.0
                
                
                    org.apache.hadoop
                    hadoop-mapreduce-client-jobclient
                    2.6.0
                


		
			org.apache.spark
			spark-core_2.10
			${spark.version}
		

	


	
		src/main/java
		
			

			
				net.alchim31.maven
				scala-maven-plugin
				3.2.0
				
					
						
							compile
							testCompile
						
					
				
				
					2.10
				
			

			
				org.apache.maven.plugins
				maven-assembly-plugin
				2.5.5
				
					
						jar-with-dependencies
					
				
				
					
						package
						
							single
						
					
				
			

			
				org.apache.maven.plugins
				maven-compiler-plugin
				
					1.7
					1.7
				
			

		

		
			
				src/main/resources

  • 新建几个 Source Folder

src/main/java      #编写 java 代码
src/main/scala     #编写 scala 代码
src/main/resources #存放资源文件
src/test/java      #编写测试 java 代码
src/test/scala     #编写测试 scala 代码
src/test/resources #存放资源文件

此时环境全部搭建完毕！

4 编写测试代码是否可以连接成功

  • 测试代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

/**
 * @author clebeg
 */
object FirstTry {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf
    conf.setMaster("spark://yourip:7077")
    conf.set("spark.app.name", "first-tryspark")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rawblocks = sc.textFile("hdfs://yourip:9000/user/hadoop/linkage")
    println(rawblocks.first)
  }
}

5 部分错误汇总

大部分问题上面已经提到，这里不多说，下面提几个主要的问题：

  • Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
    分析问题：点开运行ID对应的运行日志发现下面的错误：

15/10/10 08:49:01 INFO executor.CoarseGrainedExecutorBackend: Registered signal handlers for [TERM, HUP, INT]
15/10/10 08:49:01 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
15/10/10 08:49:02 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop,Administrator
15/10/10 08:49:02 INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls to: hadoop,Administrator
15/10/10 08:49:02 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop, Administrator); users with modify permissions: Set(hadoop, Administrator)
15/10/10 08:49:02 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
15/10/10 08:49:02 INFO Remoting: Starting remoting
15/10/10 08:49:02 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://driverPropsFetcher@10.16.112.121:58708]
15/10/10 08:49:02 INFO util.Utils: Successfully started service 'driverPropsFetcher' on port 58708.
Exception in thread "main" java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException
	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1643)
	at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil.runAsSparkUser(SparkHadoopUtil.scala:65)
	at org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend$.run(CoarseGrainedExecutorBackend.scala:146)
	at org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend$.main(CoarseGrainedExecutorBackend.scala:245)
	at org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend.main(CoarseGrainedExecutorBackend.scala)
Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [120 seconds]
	at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.ready(Promise.scala:219)
	at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.result(Promise.scala:223)
	at scala.concurrent.Await$$anonfun$result$1.apply(package.scala:107)
	at scala.concurrent.BlockContext$DefaultBlockContext$.blockOn(BlockContext.scala:53)
	at scala.concurrent.Await$.result(package.scala:107)
	at org.apache.spark.rpc.RpcEnv.setupEndpointRefByURI(RpcEnv.scala:97)
	at org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(CoarseGrainedExecutorBackend.scala:159)
	at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$$anon$1.run(SparkHadoopUtil.scala:66)
	at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$$anon$1.run(SparkHadoopUtil.scala:65)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1628)
	... 4 more
15/10/10 08:51:02 INFO util.Utils: Shutdown hook called

仔细一看原来是权限的问题：立马关闭 Hadoop, 在 etc/hadoop/core-site.xml 中添加：

  
  hadoop.security.authorization  
  false  

设置任何人都可以读取，问题立马搞定。

  • java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.

  1. 到地址http://www.barik.net/archive/2015/01/19/172716/ 下载包含 winutils.exe 的 hadoop2.6 重新编译的版本。注意一定要下载对应自己的Hadoop版本。

  2. 减压缩到指定位置，设置 HADOOP_HOME 环境变量。注意一定要重新启动 eclipse。 搞定！

  • 本文中提到的数据在哪里获取？ http://bit.ly/1Aoywaq 操作代码如下：

mkdir linkage
cd linkage/
curl -o donation.zip http://bit.ly/1Aoywaq
unzip donation.zip
unzip "block_*.zip"
hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/linkage
hdfs dfs -put block_*.csv /user/hadoop/linkage

“Spark Eclipse开发环境的搭建方法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！


本文名称：SparkEclipse开发环境的搭建方法
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