【idea】scala&sbt+idea安装配置与测试

一、IDEA安装

下载Community版的IDEA，Ultimate是免费试用版（相当于用到后面要给钱的）

ideaIC-2019.2.3.tar.gz

解压IDEA：

tar -zxvf ideaIC-2019.2.3.tar.gz

查看目录：

[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

启动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

报错：Unable to detect graphics environment

解决办法：不要在外面通过远程的方式执行此启动命令，要在linux图形界面中打开终端来执行此命令

在linux终端中执行命令启动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.

下载安装scala插件

将 scala-intellij-bin-2019.2.3.zip 放在 scala主目录plugins文件夹里

注：scala插件一定要与idea版本对应，如我的就是：scala-intellij-bin-2019.2.3.zip对应ideaIC-2019.2.3.tar.gz

再在启动的idea中找到setting里面的plugins中选择install plugin from disk…

选中插件包

最后重启idea，即可。

二、IDEA

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mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;
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mso-hansi-font-family:等线;
mso-hansi-theme-font:minor-latin;
mso-font-kerning:1.0pt;}

^使用

创建scala新工程

注：选择IDEA 便是创建普通的Scala
项目（注：IJ IDEA版本的不同，这里IDEA可能显示成Scala，不过这个并没有什么影响）

工程的基本页面设置：

其中：

project name    ：工程名称

project location  ：工程文件地址

jdk             ：使用的java version
版本，未找到时，自己选择jdk的安装目录

scala SDK       ：使用scala版本，未找到时，自己选择scala的安装目录

点击finish后，进入设计主页面

这个时候，第一次系统会对设置进行索引。

这里需要指出，IDEA对新工程的索引需要时间，长短视虚拟机的配置而定

在src处右键new—package，准备创建一个scala包

Package name ：com.hadoop

配置工程结构（project structure），为了导入spark依赖包

依次选择主界面的file-- project structure，在弹出的对话框中选择librarie --+--java，选择虚拟机中已安装spark目录下的jars下所有的jar包

点击OK后，系统会再次进行索引

创建scala类

在com.hadoop包上右键new
– scala class，弹出如下界面

输入sparkPi，并选择object

运行之前，需要修改运行参数

在主界面选择run菜单中的edit  configurations ，在弹出的对话框中左上角点击“+”，在弹出的列表中，选择application，填写运行参数：

修改的参数有三个：

Name ：sparkPi

Main class：com.hadoop.sparkPi

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

注：VM options 也可以不填写，但是要在代码中加入

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

填写完成后，直接点击OK

三、测试

1、测试程序：

package com.hadoop

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

object sparkPi {

  def main(args: Array[String]) {

    println("Hello, World!")
  }
}

Run程序后，结果如下：

2、编写工程：

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 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
}

第一次运行结果：

报错：

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

原因：缺少对应的依赖包

解决办法：下载spark-2.4.4-bin-hadoop2.6，将里面jars包拷贝进去，或者直接重新配置spark-2.4.4-bin-hadoop2.6

第二次运行结果：

报错：

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.

原因：Spark是非常依赖内存的计算框架，在虚拟环境下使用local模式时，实际上是使用多线程的形式模拟集群进行计算，因而对于计算机的内存有一定要求，这是典型的因为计算机内存不足而抛出的异常。

解决办法：

在下面这出代码后面添加：“.set("spark.testing.memory","2147480000")”，其实上面的错误提醒了的，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") //添加后

第三次运行（成功）：

结果：Pi is roughly 3.1304

附_完整测试代码：

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")



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    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 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
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v\:* {behavior:url(#default#VML);}
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w\:* {behavior:url(#default#VML);}
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