注意：spark scala  hadoop直接的版本匹配非常重要！

一、Spark2.0.1安装

从https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.1/中下载编译好的spark包，选择

因为已经编译好了，直接解压即可。但是注意：解压的路径中不能有空格。比如解压到D盘 ：  D:\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7

解压完成后，配置环境变量，path路径

然后在cmd中运行spark-shell

会提示没有hadoop环境，接下来会讲hadoop环境的安装！

二、scala 2.11.8 安装

从https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.msi 下载scala

下载完成后，直接安装，安装完成后程序会自动在环境变量里添加path

在cmd中运行scala version 命令：

表示安装成功。

三、IDEA集成scala开发环境

可以参考：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1327/

首先下载IDEA的scala插件，在plugin插件商店安装

此处我已安装好，因为下载慢的原因，也可以直接从https://confluence.jetbrains.com/display/SCA/Scala+Plugin+for+IntelliJ+IDEA 去下载插件包，然后本地安装

安装完成重启IDEA后，创建scala projecr

选择IDEA，适合初学者，点击下一步，选择SDK，没有SDK可选，点击create，就可以看到之前安装好的scala2.11.8

然后新建个 scala object类，因为只有object才有main方法

至此Scala环境搭建完毕，最后搭建hadoop环境。

四、hadoop2.7.7 搭建

下载hadoop，从：https://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/ 下载

windows需要有管理员权限去打开压缩包，否则解压时候会提示 “客户端没有所需的授权”

然后到环境变量部分设置HADOOP_HOME为Hadoop的解压目录，如图所示：

然后再设置该目录下的bin目录到系统变量的PATH下，我这里也就是C:\Hadoop\bin，如果已经添加了HADOOP_HOME系统变量，也可用%HADOOP_HOME%\bin来指定bin文件夹路径名。

这两个系统变量设置好后，开启一个新的cmd窗口，然后直接输入spark-shell命令。如图所示：

java.io.IOException: Could not locate executable D:\hadoop-2.7.7\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.

按照提示，可以去 https://github.com/steveloughran/winutils 选择你安装的Hadoop版本号，然后进入到bin目录下，找到winutils.exe文件，下载方法是点击winutils.exe文件，进入之后在页面的右上方部分有一个Download按钮，点击下载即可。 如图所示：

 

　　将下载好bin目录覆盖到Hadoop的bin目录下，

 

但是运行时会提示无法在64位环境中执行，此时建议去：http://www.pc6.com/softview/SoftView_578664.html 下载对应版本的bin，将bin目录覆盖到hadoop的bin目录下

新建classpath变量，设置为D:\hadoop-2.7.7\bin\winutils.exe

同时，将bin\hadoop.dll复制到C:\Windows\System32目录下

设置spark安装目录的权限不能为隐藏和只读

因为无法识别系统配置的JAVA_HOME，所以需要配置hadoop的java home路径， 打开D:\hadoop-2.7.7\etc\hadoop\hadoop-env.cmd 文件

set JAVA_HOME="D:\hadoop-2.7.7\jdk1.8.0_181"

注意JAVA_HOME中的路径不能有空格，否则无法识别

修改D:\hadoop-2.7.7\etc\hadoop\core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>
 

修改D:\hadoop-2.7.7\etc\hadoop\hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>    
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>    
        <value>file:/hadoop/data/dfs/namenode</value>    
    </property>    
    <property>    
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>    
        <value>file:/hadoop/data/dfs/datanode</value>  
    </property>
</configuration>

默认是在hadoop安装的同级目录下创新hadoop文件夹作为name节点和data节点

配置好后，到sbin目录下运行start-dfs.cmd

会启动namenode和datanode，但是在启动datanode时候提示

java.lang.RuntimeException: Error while running command to get file permissions : java.io.IOException: Cannot run program "D:\hadoop-2.7.7\bin\winutils.exe": CreateProcess error=740, 请求的操作需要提升。

 

通过hadoop version可以查看hadoop版本

在浏览器中打开链接：http://localhost:50070/dfshealth.html#tab-overview

即可查看：

 

五、通过maven创建spark项目

我们点击初始界面的Create New Project进入如图界面。并按图创建Maven工程文件。

创建完成后，在project右键点击Add Framework Support.......,

在pom.xml中加入spark必要的jar

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>spark</groupId>
  <artifactId>picc-spark</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>

  <name>picc-spark</name>
  <!-- FIXME change it to the project's website -->
  <url>http://www.example.com</url>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    <hadoopVersion>2.7.2</hadoopVersion>
    <sparkVersion>2.0.1</sparkVersion>
    <scala.version>2.11</scala.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.11</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>

    <!-- Hadoop start -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-common</artifactId>
      <version>${hadoopVersion}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
      <version>${hadoopVersion}</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
      <version>${hadoopVersion}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>${hadoopVersion}</version>
    </dependency>
    <!-- Hadoop -->

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
      <version>${sparkVersion}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
      <version>${sparkVersion}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
      <version>${sparkVersion}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-hive_${scala.version}</artifactId>
      <version>${sparkVersion}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId>
      <version>${sparkVersion}</version>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
      <plugins>
        <!-- clean lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#clean_Lifecycle -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-clean-plugin</artifactId>
          <version>3.1.0</version>
        </plugin>
        <!-- default lifecycle, jar packaging: see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/default-bindings.html#Plugin_bindings_for_jar_packaging -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
          <version>3.0.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
          <version>3.8.0</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
          <version>2.22.1</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
          <version>3.0.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-install-plugin</artifactId>
          <version>2.5.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId>
          <version>2.8.2</version>
        </plugin>
        <!-- site lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#site_Lifecycle -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-site-plugin</artifactId>
          <version>3.7.1</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-project-info-reports-plugin</artifactId>
          <version>3.0.0</version>
        </plugin>
      </plugins>
    </pluginManagement>
  </build>
</project>

编写wordcount程序

运行成功！！