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SparkEclipse開發(fā)環(huán)境的搭建方法

本篇內(nèi)容介紹了“Spark Eclipse開發(fā)環(huán)境的搭建方法”的有關(guān)知識,在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!

創(chuàng)新互聯(lián)建站堅(jiān)持“要么做到,要么別承諾”的工作理念,服務(wù)領(lǐng)域包括:成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù),滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的海鹽網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動媒體設(shè)計(jì)的需求,幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴!

Spark Eclipse 開發(fā)環(huán)境搭建

1 安裝Spark環(huán)境

  • 首先下載與集群 Hadoop 版本對應(yīng)的 Spark 編譯好的版本,解壓縮到指定位置,注意用戶權(quán)限

  • 進(jìn)入解壓縮之后的 SPARK_HOME 目錄

  • 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
#注意這個(gè)地方一定要指定為IP,否則下面的eclipse去連接的時(shí)候會報(bào):
#All masters are unresponsive! Giving up. 這個(gè)錯誤的。
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 模式開啟 spark

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

此時(shí)可以在瀏覽器中輸入:http://yourip:8080 查看Spark集群的情況
此時(shí)默認(rèn)的 Spark-Master為: spark://10.16.112.121:7077

3 利用 Scala-Eclipse IDE 與 Maven 構(gòu)建 Spark 開發(fā)環(huán)境

  • 首先下載 Scala-Eclipse IDE 去 scala 官網(wǎng)下載即可

  • 打開IDE, 新建 Maven 項(xiàng)目, pom.xml 填寫如下:


	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
			
		

	
  • 新建幾個(gè) Source Folder

src/main/java      #編寫 java 代碼
src/main/scala     #編寫 scala 代碼
src/main/resources #存放資源文件
src/test/java      #編寫測試 java 代碼
src/test/scala     #編寫測試 scala 代碼
src/test/resources #存放資源文件

此時(shí)環(huán)境全部搭建完畢!

4 編寫測試代碼是否可以連接成功

  • 測試代碼如下:

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 部分錯誤匯總

大部分問題上面已經(jīng)提到,這里不多說,下面提幾個(gè)主要的問題:
  • Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
    分析問題:點(diǎn)開運(yùn)行ID對應(yīng)的運(yùn)行日志發(fā)現(xiàn)下面的錯誤:

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

仔細(xì)一看原來是權(quán)限的問題:立馬關(guān)閉 Hadoop, 在 etc/hadoop/core-site.xml 中添加:

  
  hadoop.security.authorization  
  false  

設(shè)置任何人都可以讀取,問題立馬搞定。

  • 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/ 下載包含 winutils.exe 的 hadoop2.6 重新編譯的版本。注意一定要下載對應(yīng)自己的Hadoop版本。

  2. 減壓縮到指定位置,設(shè)置 HADOOP_HOME 環(huán)境變量。注意一定要重新啟動 eclipse。 搞定!

  • 本文中提到的數(shù)據(jù)在哪里獲??? http://bit.ly/1Aoywaq 操作代碼如下:

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開發(fā)環(huán)境的搭建方法”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!


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