java 跑本地spark

要在本地运行 Spark，你需要完成以下步骤：

1. 下载 Spark：你可以从 Spark 的官网下载最新的版本。

2. 安装 Java：确保你的机器上安装了 Java。

3. 安装 Hadoop：虽然你不需要在本地运行 Hadoop，但是 Spark 依赖于 Hadoop 的 HDFS 文件系统，所以你需要安装 Hadoop 的库文件。

4. 配置 Spark：在解压缩 Spark 后，你需要设置一些环境变量，如 SPARK_HOME 和 PATH。

5. 运行 Spark：配置好环境变量后，你就可以在终端中输入 spark-shell 命令运行 Spark 了。

另外，你还可以在 Eclipse、IntelliJ IDEA 等 Java IDE 中开发 Spark 应用程序，并使用 Spark 的本地模式来运行它们。如果你是使用 Maven 或者 sbt 来构建项目，则需要在项目的配置文件中添加 Spark 的依赖。

相关问题

java 本地spark应用程序怎么使用远程spark

要将本地Java Spark应用程序连接到远程Spark集群，需要进行以下步骤：

1. 在本地机器上安装Spark：下载并安装与远程Spark版本相同的Spark，可以从官方网站上下载。

2. 在远程Spark集群上启动Master节点：在远程Spark集群上启动Master节点，并记录下Master节点的IP地址和端口号。

3. 在本地机器上设置SPARK_HOME和JAVA_HOME环境变量：将SPARK_HOME和JAVA_HOME环境变量设置为本地Spark安装目录和Java安装目录。

4. 在本地Java项目中添加Spark依赖：将Spark依赖添加到本地Java项目中，可以使用Maven或者Gradle等构建工具。

5. 在本地Java项目中编写Spark应用程序：在本地Java项目中编写Spark应用程序，并将Master节点的IP地址和端口号作为参数传递给SparkConf对象。

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class RemoteApp {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
            .setAppName("RemoteApp")
            .setMaster("spark://<Master_IP_Address>:<Master_Port>");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // Your Spark application code goes here

        sc.stop();
    }
}

这样，本地Java Spark应用程序就可以连接到远程Spark集群并运行了。

javaspark的spark程序在哪跑

JavaSpark程序可以在多种环境中运行，包括本地机器、YARN、Mesos和Standalone模式。本地运行模式是指在本地计算机上运行JavaSpark程序，而YARN、Mesos和Standalone模式则是在分布式集群上运行JavaSpark程序。其中，YARN是Hadoop的资源管理器，Mesos是一个开源的分布式资源管理器，Standalone模式则是JavaSpark自带的一种运行模式。在选择运行环境时，需要考虑数据量、计算资源、运行速度等因素。