SpringBoot 2 集成Spark 3

前提条件:

运行环境:Hadoop 3.* + Spark 3.* ,如果还未安装相关环境,请参考:

Spark 初始

CentOS 7 安装Hadoop 3 单机版

SpringBoot 2 集成Spark 3

pom.xml

复制代码
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>SpringBootCase</artifactId>
        <groupId>org.example</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>SpringBoot-Spark3</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>netty-all</artifactId>
                    <groupId>io.netty</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.netty</groupId>
            <artifactId>netty-all</artifactId>
            <version>4.1.58.Final</version>
        </dependency>

    </dependencies>
</project>

配置application.properties

核心代码

复制代码
package cn.zzg.spark.test;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

public class SparkTest {
    public static void main(String[] args) {
        String logFile = "hdfs://192.168.43.11:9000/README.md";
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark 应用").setMaster("spark://192.168.43.11:7077");

        JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<String> data = context.textFile(logFile).cache();
        long nums = data.filter(new Function<String, Boolean>() {
            @Override
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("a");
            }
        }).count();
        System.out.println("包含字母a总数为:" + nums);

    }
}

SpringBoot 2 集成Spark 3 遇到的问题

问题一:java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset

造成此类 问题原因:本地环境没有设置 HADOOP_HOME 和 hadoop.home.dir 两项。

解决办法:

1.下载winutils文件

GitHub地址:winutils

点击绿色的Code按钮,再选择Download Zip下载

2.选择版本

如果没有和你版本一致的文件夹,就选择和你版本最相近的,因为我的Hadoop版本是3.2.2版本,所以我选择的是hadoop-3.0.0

3.配置环境变量

配置系统环境变量:

新增 变量名:HADOOP_HOME 变量值:就是你上面选择的hadoop版本文件夹的位置地址

在 变量名:path 中新增 变量值:%HADOOP_HOME%\bin

  1. 把hadoop.dll放到C:/windows/system32文件夹下

拷贝bin文件夹下的hadoop.dll文件

复制进C:/windows/system32文件夹下

6.重启IDEA,再次运行代码,成功。

问题二:java.lang.NoSuchMethodError: io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.<init>(ZIIIIIIZ)

造成此类问题原因:spark-core 依赖的Netty 版本过低,导致相关类方法缺失。

解决办法:移除spark-core 中依赖的netty 包,重新添加netty-all 版本。

相关推荐
markuszhang4 分钟前
Elasticsearch 官网阅读之 Term-level Queries
大数据·elasticsearch·搜索引擎
东阳马生架构44 分钟前
Seata源码—5.全局事务的创建与返回处理二
分布式·seata·分布式事务
Hello World......1 小时前
Java求职面试:从核心技术到大数据与AI的场景应用
大数据·java面试·技术栈·互联网大厂·ai服务
掘金-我是哪吒2 小时前
分布式微服务系统架构第133集:运维服务器6年经验,高并发,大数据量系统
运维·服务器·分布式·微服务·系统架构
python算法(魔法师版)3 小时前
.NET NativeAOT 指南
java·大数据·linux·jvm·.net
星川皆无恙3 小时前
大模型学习:Deepseek+dify零成本部署本地运行实用教程(超级详细!建议收藏)
大数据·人工智能·学习·语言模型·架构
L耀早睡4 小时前
mapreduce打包运行
大数据·前端·spark·mapreduce
姬激薄4 小时前
MapReduce打包运行
大数据·mapreduce
计算机人哪有不疯的4 小时前
Mapreduce初使用
大数据·mapreduce
菜鸟冲锋号4 小时前
Flink SQL、Hudi 、Doris在数据上的组合应用
大数据·flink