背景#

Apache Spark已逐渐成为下一代大数据处理工具的典范，它利用内存来处理数据，因而其处理速度远超Hadoop的MapReduce。

江湖传言，大数据工程师钱途无量，不少java开发工程师将目光投向了大数据开发工程师，有意转型成为“玩数据”的人，在未来从事海量数据的处理、分析、统计、挖掘等相关工作。

spark方向大数据开发工程师入门的第一步是搭建开发环境，本文讲述64位win7操作系统下基于eclipse的spark开发环境搭建。

步骤概览#

1. jdk1.8下载和安装
2. eclipse4.7下载和安装
3. scala IDE插件下载和安装
4. spark下载和配置
5. hadoop下载和配置
6. Spark示例运行

操作指南#

1、 jdk1.8下载和安装##

eclipse4.7（oxygen）要求的JRE/JDK版本最低为1.8。
1）打开JDK8u131下载页面（下载地址如下）：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

jdk8u131

2）点选【Accept License Agreement 】，下载获得安装文件jdk-8u131-windows-x64.exe。
3）双击执行jdk-8u131-windows-x64.exe可直接安装JDK1.8，也可以参考下述步骤制作绿色版放置在本机目录（例：D:\Java\jdk1.8.0_131）

• 鼠标右击jdk-8u131-windows-x64.exe，解压安装包文件到本机目录（例：E:\jdk-8u131-windows-x64）
• 打开命令提示符，切换到【E:\jdk-8u131-windows-x64.rsrc\1033\JAVA_CAB10】 目录下，执行【extrac32 111】命令。

  E: 
  cd E:\jdk-8u131-windows-x64\.rsrc\1033\JAVA_CAB10
  extrac32 111

• 将【E:\jdk-8u131-windows-x64.rsrc\1033\JAVA_CAB10】目录下生成的【tools.zip】文件解压到【E:\jdk-8u131-windows-x64.rsrc\1033\JAVA_CAB10\tools】目录，在命令提示符中切换到该目录，执行下述命令创建jar包：

for /r %x in (*.pack) do .\bin\unpack200 -r "%x" "%~dx%~px%~nx.jar"

• 大功告成，【E:\jdk-8u131-windows-x64.rsrc\1033\JAVA_CAB10\tools】目录就是你想要的绿色版jdk。

4）配置环境变量

• 新增环境变量【JAVA_HOME】指向jdk目录（例：D:\Java\jdk1.8.0_131）
• 新增环境变量【CLASSPATH】，设置变量值为【.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar】
• 修改环境变量【PATH】，在变量值末尾追加【;%JAVA_HOME%\bin; %JAVA_HOME%\jre\bin;】

5）校验JDK环境
打开命令提示符，输入【Java -version】，正常显示jdk版本号代表jdk安装配置成功。

jdk安装成功

2. eclipse4.7下载和安装

1）打开eclipse官网下载页面：
https://www.eclipse.org/downloads/eclipse-packages/

eclipse下载页面

2）下载【Eclipse IDE for Java EE Developers】的window 64版，获得【 eclipse-jee-oxygen-R-win32-x86_64.zip】。

3）解压【eclipse-jee-oxygen-R-win32-x86_64.zip】到本机目录（例：D:\Java\eclipse-jee-oxygen-R-win32-x86_64）

4)打开【D:\Java\eclipse-jee-oxygen-R-win32-x86_64\eclipse】目录下的【eclipse.ini】配置文件，在末尾另起一行添加下述配置：

-Dfile.encoding=utf-8

3. scala IDE插件下载和安装

spark采用scala作为默认编程语言，所以需要为eclipse安装 scala IDE插件。
1）打开scala IDE插件下载页面
http://scala-ide.org/download/prev-stable.html

scalaIDE

2）由于Spark2.1.1基于Scala2.11.8编译，这里选择Scala IDE4.5.0对应的zipfile，获得【base-20161213-1347.zip】，解压到本机目录（例：D:\java\Scala-IDE-211-update-site）。

3）启动eclipse4.7，指定一个workspace（例：D:\java\eclipse-workspace），进入Eclipse主界面。

4）通过【help-->Install New Software...】打开插件安装页，点击【Add】按钮添加Scala IDE插件对应的Repository（通过【Local...】按钮指向目录【D:\java\Scala-IDE-211-update-site\base】），确定后返回。

scalaIDE-Repository

5）勾选【Scala IDE for Eclipse】、【Scala IDE for Eclipse Development Support】、【Scala IDE for Eclipse Source Feature】，点击【Next】按钮完成安装并根据提示重启Eclipse。

scalaIDE-Feature

6）Eclipse重启后，通过【Window --> Perspective --> Open Perspective --> Other...】打开Scala开发透视图。

4. spark下载和配置

Spark官方网站针对多个Hadoop版本提供不同的预编译版，此处选择最新版（搭载Hadoop2.7的Spark2.1.1）。
1）打开Spark下载页面
https://spark.apache.org/downloads.html

spark下载页面

2）下载获得【spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz】，解压到本机目录（例：D:\java\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7）。

3）在Eclipse工作空间（workspace），通过【Window --> Preferences】打开首选项配置页，切换到【Java --> Build Path --> User Libraries】，为Spark2.1.1创建User Library。

spark user library

4）通过【Add External JARs...】按钮，将Spark2.1.1相关jar包（目录【D:\java\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\jars】中除【scala-compiler-2.11.8.jar】、【scala-library-2.11.8.jar】之外的其他jar包）添加到User Library【Spark2.1.1】中保存。

5. hadoop下载和配置

windows系统开发执行spark程序需要Hadoop环境支持（否则将抛出Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path错误），可以通过第三方组件【winutils】完成。
1、打开winutils在github上的首页面，
https://github.com/steveloughran/winutils/

winutils

2）点击【Clone or download】按钮，然后点击【Download ZIP】按钮下载获得【winutils-master.zip】，将压缩包下【hadoop-2.7.1】文件夹解压到本机目录（例：D:\java\hadoop-2.7.1）。

注：windows本机运行spark需要用到 D:\java\hadoop-2.7.1\bin\winutils.exe

6. Spark示例运行

前文下载的【spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz】中包含spark示例代码，打开目录【D:\java\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples\src\main】，可以看到spark示例代码包括java、scala、R、python四种，这里演示java示例的JavaWordCount。

1）在Eclipse中创建一个名为【sparkworks-helloworld】的scala工程。

spark-helloworld

2）为【sparkworks-helloworld】工程添加前文创建的User Library【spark2.1.1】，然后创建名为【org.apache.spark.examples】的包。

spark-helloworld Package

3）复制【D:\java\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples\src\main\java\org\apache\spark\examples】目录下的【JavaWordCount.java】文件，粘贴到包【org.apache.spark.examples】下。

4）选中【JavaWordCount.java】，通过右键菜单【Run as --> Java Application】执行JavaWordCount的main函数，在控制台可看到下述提示：

Usage: JavaWordCount <file>

5）选中【JavaWordCount.java】，通过右键菜单【Run as --> Run Configurations...】打开配置界面，切换到Arguments选项卡，配置【Program arguments 】和【 VM arguments 】，前者对应于单词计数程序的输入文件，后者设置Spark运行环境。

JavaWordCount

VM arguments：

-Dspark.master=local[*]
-Dhadoop.home.dir=D:\java\hadoop-2.7.1

6）再次执行JavaWordCount的main函数，可在控制台看到执行结果输出。

结语#

本文讲述64位win7操作系统下基于eclipse的spark开发环境搭建，未涉及大数据集群环境，但足够你启动Local版的spark程序的开发和调试了。