Scala+Spark 64bit大数据开发环境

Windows 环境下的 Scala 2.12.8 安装包，比较适合搞 Spark 或者 Java 的大数据开发。scala-2.12.8.zip这个包里头啥都有：编译器、标准库、REPL 工具，装完就能跑。2.12.x 这个版本对 Java 8 挺友好的，兼容性不错，而且类型推断也有提升，写起来省事不少。你要是用过Apache Spark，应该知道它本来就是 Scala 写的。这个版本的 Scala 和 Spark 配套得挺好，基本不会踩坑。像写个RDD.map()或者搞个DataFrame，Scala 语法又精简，响应也快，效率高多了。另外，不少 Hadoop 生态下的工具也跟Scala关

搭建大数据技术开发环境指南，涵盖软件下载、虚拟机创建、Ubuntu系统设置、Java安装、Hadoop安装配置、YARN启动、附加教程（PATH环境变量、Eclipse使用）、MapReduce编程、Hadoop集群配置、HBase安装使用、MySQL安装、Hive安装、Redis安装使用、MongoDB安装使用、Neo4j安装使用、Spark安装使用、Storm安装使用、Kafka安装、Flume安装、Sqoop安装、Hama安装使用。

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。

所需程序： Apache Spark 2.4.4 及以上版本 Java Development Kit (JDK) 8 或以上版本 R 语言 配置： 下载并安装 Spark 将 Spark 目录添加到系统环境变量中 将 R 语言目录添加到系统环境变量中 在 R 脚本中设置 hadoop.home.dir 为 Spark 目录 将 winutils.exe 放置在 R 语言目录的 bin 文件夹中 备注： 此方法无需安装 Hadoop，仅适用于 R 语言开发。

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

本章重点介绍了Spark与Scala的集成开发环境设置及相关操作。在Linux系统上，确保安装适当的Java环境对于Spark和Scala的运行至关重要。推荐安装OpenJDK 8，并配置为默认Java环境。Spark的安装步骤包括下载1.4.0版本并解压到/usr/local/spark目录，验证安装通过spark-shell命令。若出现版本不匹配问题，需调整spark-env.sh文件配置。对于Scala，建议使用2.11.6版本，配置环境变量后可在Eclipse Scala IDE中创建项目。确保正确选择Scala版本（例如2.10.6），并添加Spark相关jar包。编写Scala程序

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。

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。

hadoop版本：2.6.0及以上 系统：Windows 7 64位 操作步骤： 将hadoop dll和winutils exe复制到hadoop bin目录 将hadoop dll复制到系统目录(C:/Windows/System32) 配置环境变量