【idea】scala&sbt+idea安裝配置與測試

1、IDEA安裝

下載Community版的IDEA，Ultimate是免費試用版（至關於用到後面要給錢的）

ideaIC-2019.2.3.tar.gz

解壓IDEA：

tar -zxvf ideaIC-2019.2.3.tar.gz

查看目錄：

[hadoop@hadoop01 idea-IC-192.6817.14]$ ls -ll

total 52

drwxrwxr-x.  2 hadoop hadoop  4096 Oct  2 22:08 bin

-rw-r--r--.  1 hadoop hadoop    14 Sep 24 12:43 build.txt

-rw-r--r--.  1 hadoop hadoop  1914 Sep 24 12:43 Install-Linux-tar.txt

drwxrwxr-x.  7 hadoop hadoop    83 Oct  2 22:08 jbr

drwxrwxr-x.  4 hadoop hadoop  8192 Oct  2 22:08 lib

drwxrwxr-x.  2 hadoop hadoop  4096 Oct  2 22:08 license

-rw-r--r--.  1 hadoop hadoop 11352 Sep 24 12:43 LICENSE.txt

-rw-r--r--.  1 hadoop hadoop   128 Sep 24 12:43 NOTICE.txt

drwxrwxr-x. 43 hadoop hadoop  4096 Oct  2 22:08 plugins

-rw-r--r--.  1 hadoop hadoop   370 Sep 24 12:46 product-info.json

drwxrwxr-x.  2 hadoop hadoop    35 Oct  2 22:08 redist

啓動iedea：

[hadoop@hadoop01 bin]$ ./idea.sh

OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.

 

Startup Error: Unable to detect graphics environment

報錯：Unable to detect graphics environment

解決辦法：不要在外面經過遠程的方式執行此啓動命令，要在linux圖形界面中打開終端來執行此命令

在linux終端中執行命令啓動idia：

[hadoop@hadoop01 ~]$ cd idea-IC-192.6817.14

[hadoop@hadoop01 idea-IC-192.6817.14]$ bin/idea.sh

OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.

下載安裝scala插件

將 scala-intellij-bin-2019.2.3.zip 放在 scala主目錄plugins文件夾裏

注：scala插件必定要與idea版本對應，如個人就是：scala-intellij-bin-2019.2.3.zip對應ideaIC-2019.2.3.tar.gz

再在啓動的idea中找到setting裏面的plugins中選擇install plugin from disk…

選中插件包

 

最後重啓idea，便可。

2、IDEA ^使用

建立scala新工程

 

 

注：選擇IDEA 即是建立普通的Scala 項目（注：IJ IDEA版本的不一樣，這裏IDEA可能顯示成Scala，不過這個並無什麼影響）

工程的基本頁面設置：

 

其中：

project name    ：工程名稱

project location  ：工程文件地址

jdk             ：使用的java version 版本，未找到時，本身選擇jdk的安裝目錄

scala SDK       ：使用scala版本，未找到時，本身選擇scala的安裝目錄

點擊finish後，進入設計主頁面

 

這個時候，第一次系統會對設置進行索引。

這裏須要指出，IDEA對新工程的索引須要時間，長短視虛擬機的配置而定

在src處右鍵new—package，準備建立一個scala包

Package name ：com.hadoop

配置工程結構（project structure），爲了導入spark依賴包

依次選擇主界面的file-- project structure，在彈出的對話框中選擇librarie --+--java，選擇虛擬機中已安裝spark目錄下的jars下全部的jar包

 

點擊OK後，系統會再次進行索引

建立scala類

在com.hadoop包上右鍵new – scala class，彈出以下界面

輸入sparkPi，並選擇object

 

運行以前，須要修改運行參數

在主界面選擇run菜單中的edit  configurations ，在彈出的對話框中左上角點擊「+」，在彈出的列表中，選擇application，填寫運行參數：

修改的參數有三個：

Name ：sparkPi

Main class：com.hadoop.sparkPi

VM options ：-Dspark.master=local -Dspark.app.name=sparkPi

注：VM options 也能夠不填寫，可是要在代碼中加入

.setMaster("local").setAppName("sparkPi")

填寫完成後，直接點擊OK

 

3、測試

一、測試程序：

package com.hadoop

import scala.math.random
import org.apache.spark._

object sparkPi {

  def main(args: Array[String]) {

    println("Hello, World!")
  }
}

Run程序後，結果以下：

二、編寫工程：

package com.hadoop

import scala.math.random
import org.apache.spark._
 
object sparkPi {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sparkPi")
    val spark = new SparkContext(conf)
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = 10000 * slices
    val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x * x + y * y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
}

 

第一次運行結果：

報錯：

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream
       at org.apache.spark.SparkConf.loadFromSystemProperties(SparkConf.scala:76)
       at org.apache.spark.SparkConf.<init>(SparkConf.scala:71)
       at org.apache.spark.SparkConf.<init>(SparkConf.scala:58)
       at com.hadoop.sparkPi$.main(sparkPi.scala:9)
       at com.hadoop.sparkPi.main(sparkPi.scala)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream
       at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
       at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
       at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335)
       at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
       ... 5 more

緣由：缺乏對應的依賴包

解決辦法：下載spark-2.4.4-bin-hadoop2.6，將裏面jars包拷貝進去，或者直接從新配置spark-2.4.4-bin-hadoop2.6

 

第二次運行結果：

報錯：

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: System memory 425197568 must be at least 471859200. 
Please increase heap size using the --driver-memory option or spark.driver.memory in Spark configuration.

緣由：Spark是很是依賴內存的計算框架，在虛擬環境下使用local模式時，其實是使用多線程的形式模擬集羣進行計算，於是對於計算機的內存有必定要求，這是典型的由於計算機內存不足而拋出的異常。

解決辦法：

在下面這出代碼後面添加：「.set("spark.testing.memory","2147480000")」，其實上面的錯誤提醒了的，如「Please increase heap size using the --driver-memory option or spark.driver.memory in Spark configuration.」

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sparkPi") //添加後

 

第三次運行（成功）：

結果：Pi is roughly 3.1304

 

附_完整測試代碼：

package com.hadoop

import scala.math.random
import org.apache.spark._

object sparkPi {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sparkPi").set("spark.testing.memory","2147480000")
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    val spark = new SparkContext(conf)
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = 10000 * slices
    val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x * x + y * y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
}