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。

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。

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。

如果你在使用 Hadoop 时遇到 Windows 环境下缺少winutils.exe的情况，winutils.64bit是一个相当实用的方案。这款 64 位的工具对于 Windows 用户来说挺方便的，尤其是在配置HBase时，缺少winutils.exe导致一些麻烦。从 Hadoop 2.2 开始，winutils.exe不再包含在压缩包里，不过你可以直接通过设置系统属性来，比如：System.setProperty("hadoop.home.dir", "X:/yyy");，把winutils.exe放在X:/yyy/bin/目录下，完全不需要安装和配置环境变量。这样一来，Hadoop

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。

大数据开发的入门环境，推荐你试试这个压缩包——大数据开发学习环境.zip。打包了常用的大数据组件，像是Hadoop、Spark、Scala这些都有，装起来也不麻烦，解压就能跑。 适合想快速上手的同学，尤其是你用IntelliJ IDEA做开发的，搭个本地Spark 集群，调试也方便，性能也挺稳定。初学者省去不少配置时间，老手也能拿来做测试环境。 整体配置还比较全，环境变量都设好了，像JAVA_HOME、SPARK_HOME这些直接用就行。还有点小细节挺贴心，比如整合了几个常用的测试数据和入门项目模板，拿来就能练。 你要是对配置细节还不太熟，可以顺手看看这些文档： Scala+Spark