Windows 10上Spark 2.3.0开发环境搭建指南

本文档详细介绍了如何在Windows 10环境中搭建Spark开发环境，特别关注于非Cygwin和非虚拟机方式，适合64位系统且使用x86处理器的用户。以下步骤将指导你完成整个过程： 1. **安装基础环境**: - 首先，确保你的系统是Windows 10家庭版64位，且CPU为x86架构。 - 安装JDK 1.8.0_171，将其安装到D:\setupedsoft\Java目录下，并配置JAVA_HOME环境变量指向该路径。还需要设置Path环境变量，包含：%JAVA_HOME%\bin和%JAVA_HOME%\jre\bin，以便系统能找到Java执行文件。 2. **Spark和Scala安装**: - 下载Spark 2.3.0版本，可以从官方或提供的链接（<https://pan.baidu.com/s/1fdpHNo4nzeF44N2eHR_dXQ> 提取码：ftwr）获取。 - 将Spark解压到D:\setupedsoft\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7目录，Spark与Hadoop版本需匹配。 3. **Hadoop安装**: - 从Apache官网下载Hadoop 2.7.6，解压到D:\setupedsoft\hadoop-2.7.6。 - 设置HADOOP_HOME环境变量指向Hadoop安装目录。 - 在Path环境变量中添加%HADOOP_HOME%\bin，确保Hadoop命令行工具可用。 - 使用特定工具（密码:dc63）来优化Hadoop在Windows上的运行，替换原有bin和etc目录。 4. **数据存储目录**: - 创建Hadoop数据存储目录，如D:/datafile/hadoop-2.7.6/workplace，其中包含temp、data和name子文件夹。 5. **配置Hadoop**: - 打开D:\setupedsoft\hadoop-2.7.6\etc\hadoop\core配置文件进行必要的修改，以适应本地环境。 6. **IDE集成**: - 推荐使用IntelliJ IDEA 2018.1.4作为开发IDE，安装完成后可以在项目中集成Spark框架，并可能需要手动添加依赖的JAR包，因为Spark框架可能需要额外的库支持。 在进行这些步骤时，请确保每一步都按照文档指示操作，特别是在环境变量的设置和配置文件的修改上，以保证Spark能够正确地与Hadoop协同工作。遇到问题时，可以根据文档中的提示或者进一步查阅相关技术文档进行解决。此外，由于Spark版本和Hadoop版本之间的兼容性很重要，务必确认两者版本的一致性。