[Spark]Spark RDD 指南一 引入Spark

简介: 2.3.0版本:Spark2.3.0 引入Spark1. Java版Spark 2.1.1适用于Java 7及更高版本。

2.3.0版本Spark2.3.0 引入Spark

1. Java版

Spark 2.1.1适用于Java 7及更高版本。 如果您使用的是Java 8,则Spark支持使用lambda表达式来简洁地编写函数,否则可以使用org.apache.spark.api.java.function包中的类。

请注意,从Spark 2.0.0开始,不支持Java 7,并且可能会在Spark 2.2.0中删除(Note that support for Java 7 is deprecated as of Spark 2.0.0 and may be removed in Spark 2.2.0)。

要在Java中编写Spark应用程序,您需要在Spark上添加依赖关系。 Spark可通过Maven 仓库获得:

groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-core_2.11
version = 2.1.0

另外,如果希望访问HDFS集群,则需要根据你的HDFS版本添加hadoop-client的依赖:

groupId = org.apache.hadoop
artifactId = hadoop-client
version = <your-hdfs-version>

最后,您需要将一些Spark类导入到程序中。 添加以下行:

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

2. Scala版

默认情况下,Spark 2.1.1在Scala 2.11上构建并分布式运行(Spark 2.1.1 is built and distributed to work with Scala 2.11 by default)。 (Spark可以与其他版本的Scala一起构建。)要在Scala中编写应用程序,您将需要使用兼容的Scala版本(例如2.11.X)。

要在Java中编写Spark应用程序,您需要在Spark上添加依赖关系。 Spark可通过Maven 仓库获得:

groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-core_2.11
version = 2.1.1

另外,如果希望访问HDFS集群,则需要根据你的HDFS版本添加hadoop-client的依赖:

groupId = org.apache.hadoop
artifactId = hadoop-client
version = <your-hdfs-version>

最后,您需要将一些Spark类导入到程序中。 添加以下行:

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf

备注

在Spark 1.3.0之前,您需要显式导入org.apache.spark.SparkContext._才能启用基本的隐式转换。

原文:http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#linking-with-spark

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