這篇文章給大家分享的是有關(guān)windows安裝spark及PyCharm IDEA調(diào)試TopN的示例分析的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。
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安裝spark第一步就是安裝jdk(無論windows還是linux)，spark執(zhí)行依賴jdk。在oracle官網(wǎng)上下載jdk，這里我選擇的是8u74 windows x64版本，你也可以根據(jù)自己的需求下載，jdk的安裝在此不表，無非就是下一步，選安裝路徑什么的。
在Apache Spark?官方網(wǎng)站下載spark，選擇spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz。
添加spark環(huán)境變量，在PATH后面追加：
%SPARK_HOME%\bin
%SPARK_HOME%\sbin
windows 環(huán)境下的spark搭建完畢！?。?/p>
注意此處有坑：
Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
spark雖然支持standalone模式，并且不依賴hadoop。但是在windows環(huán)境下還是需要hadoop的這個(gè)winutils.exe。因此需要下載2.6版本匹配的winutils.exe. 可以google "hadoop.dll 2.6" 或在此下載(hadoop dll winutils.exe，GitHub各種版本都有), 將下載后的文件覆蓋至hadoop的bin目錄（沒有的話需要建個(gè)目錄，并設(shè)置相應(yīng)hadoop環(huán)境HADOOP_HOME及PATH環(huán)境變量）。
spark支持scala、python和java，由于對(duì)python的好感多于scala，因此開發(fā)環(huán)境是Python。
下面開始搭建python環(huán)境：
2.7或3.5均可，安裝過程在此不表，安裝完成后在環(huán)境變量里添加PYTHONPATH，這一步很重要：
如果配置正確，打開python自帶的IDE，輸入以下代碼，然后等待連接成功的消息即可：
重慶分公司
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from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("MY First App")
sc = SparkContext(conf = conf)也可以手動(dòng)啟動(dòng)測(cè)試下：
spark-class.cmd org.apache.spark.deploy.master.Master spark-class.cmd org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://localhost:7077
# coding=utf-8
# 測(cè)試utf-8編碼
from __future__ import division
import decimal
from pyspark import SparkConf, SparkContext, StorageLevel
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("CSDN_PASSWD_Top10")
sc = SparkContext(conf=conf)
file_rdd = sc.textFile("H:\MySQL\csdn_database\www.csdn.net.sql")
passwds = file_rdd.map(lambda line: line.split("#")[1].strip()).map(lambda passwd: (passwd, 1)).persist(
storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
passwd_nums = passwds.count()
top10_passwd = passwds.reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortBy(lambda item: item[1], ascending=False).take(10)
for item in top10_passwd:
print item[0] + "\t">
代碼如下：
C:\Users\username>spark-shell
scala> val textFile = spark.read.textFile("C:\\Users\\username\\Desktop\\parse_slow_log.py")
textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala> textFile.count()
res0: Long = 156
scala> textFile.first()
res1: String = # encoding: utf-8
scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala> textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count()
res2: Long = 0
scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)
res3: Int = 27
scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
wordCounts: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)] = [value: string, count(1): bigint]
scala> wordCounts.collect()
res4: Array[(String, Long)] = Array((self.slowlog,1), (import,3), (False,,1), (file_name,,1), (flag_word,3), (MySQL,1), (else,1), (*,2), (slowlog,1), (default=script_path),1), (0,4), ("",2), (-d,1), (__auther,1), (for,5...
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