搭建运行Spark的开发环境（Windows） - 云原生大数据计算服务 MaxCompute

本文为您介绍如何在Windows操作系统下搭建Spark on MaxCompute开发环境。

如果您安装了Linux操作系统，请前往搭建Linux开发环境。

前提条件

搭建Spark开发环境前，请确保您已经在Windows操作系统中安装如下软件：

说明

本文采用的软件版本号及软件安装路径仅供参考，请根据您的操作系统下载合适的软件版本进行安装。

JDK
本文采用JDK 1.8.0_361，JDK官网下载地址请参见JDK官网。
Python
本文采用Python 3.7，Python官网下载地址请参见Python官网。
说明
本文采用Spark-2.4.5，如采用其他版本Spark请下载安装对应版本Python，详情请参见https://pypi.org/project/pyspark/。
Maven
本文采用Apache Maven 3.8.7，Maven官网下载地址请参见Maven官网。
Git
本文采用git version 2.39.1.windows.1，Git官网下载地址请参见Git官网。
Scala
本文采用Scala 2.13.10，Scala官网下载地址请参见Scala官网。

下载Spark on MaxCompute客户端包

Spark on MaxCompute发布包集成了MaxCompute认证功能。作为客户端工具，它通过Spark-Submit方式提交作业到MaxCompute项目中运行。MaxCompute提供了面向Spark1.x、Spark2.x和Spark3.x发布包，下载路径如下（本文采用Spark-2.4.5）：

Spark-1.6.3：适用于Spark1.x应用的开发。
Spark-2.3.0：适用于Spark2.x应用的开发。
Spark-2.4.5：适用于Spark2.x应用的开发。使用Spark-2.4.5的注意事项请参见Spark 2.4.5使用注意事项。
Spark-3.1.1：适用于Spark3.x应用的开发。使用Spark-3.1.1的注意事项请参见Spark 3.1.1使用注意事项。

设置环境变量

您需要在Windows操作系统中单击此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量配置如下环境变量信息，配置方法及信息如下。

配置Java环境变量。
- 获取Java安装路径。
- 编辑Java环境变量信息。
  1. 在系统变量中新增JAVA_HOME的变量，变量值输入Java安装路径。
  2. 系统变量Path中增加%JAVA_HOME%\bin。
- 确认Java已配置成功。
  - 验证方式
    通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框，输入cmd，单击确定。在命令运行界面输入java -version，若返回的结果符合预期，则Java配置成功。
  - 预期结果示例
```
java version "1.8.0_361"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_361-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.361-b09, mixed mode)
```
配置Spark环境变量。
- 获取Spark客户端包解压后的路径。
- 编辑Spark环境变量信息。
  1. 新增SPARK_HOME系统变量，变量值中输入Spark客户端包解压后的路径。
  2. 系统变量Path中增加%SPARK_HOME%\bin。
配置Scala环境变量。
确认Scala已配置成功。
- 验证方式
  通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框，输入cmd，单击确定。在命令运行界面输入scala，若返回的结果符合预期，则Scala配置成功。
- 预期结果示例
```
Welcome to Scala 2.13.10 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_361).
Type in expressions for evaluation. Or try :help.

scala>
```
配置Python环境变量。
- 获取Python安装路径。
- 编辑Python环境变量信息。
  在系统变量Path中增加Python和子目录Scripts的安装路径。
- 确认Python已配置成功。
  - 验证方式
    通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框，输入cmd，单击确定。在命令运行界面输入python --version，若返回的结果符合预期，则Python配置成功。
  - 预期结果示例
```
Python 3.10.6
```
配置Maven环境变量。
- 获取Maven包解压后的路径。
- 编辑Maven环境变量信息。
  1. 新增MAVEN_HOME系统变量，变量值中输入Maven包解压后的路径。
  2. 系统变量Path中增加%MAVEN_HOME%\bin。
- 确认Maven已配置成功。
  - 验证方式
    通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框，输入cmd，单击确定。在命令运行界面输入mvn --version，若返回的结果符合预期，则Maven配置成功。
  - 预期结果示例
```
# ***表示Maven包解压后的部分路径。
Apache Maven 3.8.7 (b89d5959fcde851dcb1c8946a785a163f14e1e29)
Maven home: D:\***\apache-maven-3.8.7-bin\apache-maven-3.8.7
Java version: 1.8.0_361, vendor: Oracle Corporation, runtime: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_361\jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: GBK
OS name: "windows 10", version: "10.0", arch: "amd64", family: "windows"
```
配置Git环境变量。
确认Git已配置成功。
- 验证方式
  通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框，输入cmd，单击确定。在命令运行界面输入git --version，若返回的结果符合预期，则Git配置成功。
- 预期结果示例
```
git version 2.39.1.windows.1
```
配置spark_defaults.conf
第一次使用Spark on MaxCompute客户端时，请在Spark客户端包的解压路径下，将conf文件夹下的spark-defaults.conf.template文件重命名为spark-defaults.conf后再进行相关配置。如果spark-defaults.conf.template和spark-defaults.conf文件都存在，则不需要重命名操作，只需要配置spark-defaults.conf文件即可。代码示例如下。
```
# 直接进入到Spark客户端包的解压路径，并进入conf文件夹。请以实际路径为准。

# 打开spark-defaults.conf文件配置信息

# 在配置文件末尾添加如下配置信息。
spark.hadoop.odps.project.name = <MaxCompute_project_name>
spark.hadoop.odps.access.id = <AccessKey_id>
spark.hadoop.odps.access.key = <AccessKey_secret>
spark.hadoop.odps.end.point = <Endpoint>   # Spark客户端连接访问MaxCompute项目的Endpoint，您可以根据自己情况进行修改。
# spark 2.3.0请将spark.sql.catalogImplementation设置为odps，spark 2.4.5请将spark.sql.catalogImplementation设置为hive。
spark.sql.catalogImplementation={odps|hive}

# 如下参数配置保持不变
spark.hadoop.odps.task.major.version = cupid_v2
spark.hadoop.odps.cupid.container.image.enable = true
spark.hadoop.odps.cupid.container.vm.engine.type = hyper
spark.hadoop.odps.moye.trackurl.host = http://jobview.odps.aliyun.com
```
- MaxCompute_project_name：待访问MaxCompute项目的名称。
  此处为MaxCompute项目名称，非工作空间名称。您可以登录MaxCompute控制台，左上角切换地域后，在左侧导航栏选择工作区 > 项目管理，查看具体的MaxCompute项目名称。
- AccessKey_id：具备目标MaxCompute项目访问权限的AccessKey ID。
  您可以进入AccessKey管理页面获取AccessKey ID。
- AccessKey_secret：AccessKey ID对应的AccessKey Secret。
  您可以进入AccessKey管理页面获取AccessKey Secret。
- Endpoint：MaxCompute项目所属区域的外网Endpoint。
  各地域的外网Endpoint信息，请参见各地域Endpoint对照表（外网连接方式）。
- VPC_endpoint：MaxCompute项目所属区域的VPC网络的Endpoint。
  各地域的VPC网络Endpoint信息，请参见各地域Endpoint对照表（阿里云VPC网络连接方式）。

准备项目工程

Spark on MaxCompute提供了项目工程模板，建议您下载模板复制后直接在模板里开发。

重要

模板工程里的关于spark依赖的scope为provided，请不要更改，否则提交的作业无法正常运行。

准备项目工程示例如下：

下载Spark-1.x模板并编译

#打开已经下载好的git客户端（Git Bash），进入到需要下载项目工程的目录，执行
git clone https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark.git

#进入到工程文件夹中
cd MaxCompute-Spark/spark-1.x

#编译该工程包
mvn clean package

下载Spark-2.x 模板并编译

#打开已经下载好的git客户端（Git Bash），进入到需要下载项目工程的目录，执行
git clone https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark.git

#进入到工程文件夹中
cd MaxCompute-Spark/spark-2.x

#编译该工程包
mvn clean package

下载Spark-3.x 模板并编译

#打开已经下载好的git客户端（Git Bash），进入到需要下载项目工程的目录，执行
git clone https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark.git

#进入到工程文件夹中
cd MaxCompute-Spark/spark-3.x

#编译该工程包
mvn clean package

上述命令执行完毕后，如果显示创建失败，说明环境配置有误，请按照上述配置指导仔细检查并修正环境配置信息。

配置依赖说明

在准备的Spark on MaxCompute项目下，配置依赖信息。命令示例如下（您可在Git客户端继续执行，也可直接打开该文件进行修改）。

配置访问MaxCompute表所需的依赖。

使用Spark-1.x模板场景

# 进入spark-1.x文件夹。
cd MaxCompute-Spark/spark-1.x

# 编辑Pom文件，添加odps-spark-datasource依赖。
<dependency>
  <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
  <artifactId>odps-spark-datasource_2.10</artifactId>
  <version>3.3.8-public</version>
</dependency>

使用Spark-2.x模板场景

# 进入spark-2.x文件夹。
cd MaxCompute-Spark/spark-2.x

# 编辑Pom文件，添加odps-spark-datasource依赖。
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-spark-datasource_2.11</artifactId>
    <version>3.3.8-public</version>
</dependency>

配置访问OSS所需的依赖。

如果作业需要访问OSS，直接添加以下依赖即可。

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>hadoop-fs-oss</artifactId>
    <version>3.3.8-public</version>
</dependency>

更多Spark-1.x、Spark-2.x以及Spark-3.x的依赖配置信息，请参见Spark-1.x pom文件、Spark-2.x pom文件和Spark-3.x pom文件。

冒烟测试

完成以上的工作之后，执行冒烟测试，验证Spark on MaxCompute是否可以端到端连通。

SparkPi冒烟测试

以Spark-2.x为例，您可以提交一个SparkPi验证功能是否正常，提交命令如下。

# 通过键盘快捷键Win+R打开运行对话框,输入cmd。
# 进入到需要执行作业的D:\PC\spark\spark-2.4.5-odps0.33.2\bin目录下。
cd D:\PC\spark\spark-2.4.5-odps0.33.2\bin

#输入如下命令。
spark-submit \
--class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
/path/to/your/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

# 当看到以下日志表明冒烟作业成功。
19/06/11 11:57:30 INFO Client:
         client token: N/A
         diagnostics: N/A
         ApplicationMaster host: 11.222.166.90
         ApplicationMaster RPC port: 38965
         queue: queue
         start time: 1560225401092
         final status: SUCCEEDED

IDEA本地冒烟测试

在IDEA中打开已下载的项目工程代码，并手动将Spark on MaxCompute客户端下的Jars目录添加至IDEA项目工程中，详情请参见IDEA本地执行注意事项。

在本地IDEA中添加如下代码，进行调试。

val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkPi")
      .config("spark.master", "local[4]") // 需要设置spark.master为local[N]才能直接运行，N为并发数。
      .getOrCreate()

Local不能直接引用spark-defaults.conf里的配置，需要手动指定相关配置，即在main下创建resource>odps.conf目录，并在odps.conf中指定相关配置。配置示例如下：
说明
Spark 2.4.5及以上版本需要在odps.conf中指定配置项。
```
dops.access.id=""
odps.access.key=""
odps.end.point=""
odps.project.name=""
```

Spark 2.4.5使用注意事项

使用Spark 2.4.5提交作业
直接使用Yarn-cluster模式在本地提交任务。详情请参见Cluster模式。
Spark 2.4.5使用变化
- 如果使用Yarn-cluster模式在本地提交任务，需要新增环境变量HADOOP_CONF_DIR=$SPARK_HOME/conf。
- 如果使用Local模式进行调试，需要在$SPARK_HOME/conf目录下新建odps.conf文件，并添加如下配置。
```
odps.project.name = 
odps.access.id = 
odps.access.key =
odps.end.point =
```
Spark 2.4.5参数配置变化
- spark.sql.catalogImplementation配置为hive。
- spark.sql.sources.default配置为hive。
- spark.sql.odps.columnarReaderBatchSize，向量化读每个batch包含的行数，默认值为4096。
- spark.sql.odps.enableVectorizedReader，开启向量化读，默认值为True。
- spark.sql.odps.enableVectorizedWriter，开启向量化写，默认值为True。
- spark.sql.odps.split.size，该配置可以用来调节读MaxCompute表的并发度，默认每个分区为256 MB。

Spark 3.1.1使用注意事项

使用Spark 3.1.1提交作业
直接使用Yarn-cluster模式在本地提交任务。详情请参见Cluster模式。
Spark 3.1.1使用变化
- 如果使用Yarn-cluster模式在本地提交任务，需要新增环境变量HADOOP_CONF_DIR=$SPARK_HOME/conf。
- 如果使用Yarn-cluster模式提交PySpark作业，需要在spark-defaults.conf配置文件添加以下参数使用Python3。
```
spark.hadoop.odps.cupid.resources = public.python-3.7.9-ucs4.tar.gz
spark.pyspark.python = ./public.python-3.7.9-ucs4.tar.gz/python-3.7.9-ucs4/bin/python3
```
- 如果使用Local模式进行调试：
  - 需要在$SPARK_HOME/conf目录下新建odps.conf文件，并添加如下配置。
```
odps.project.name = 
odps.access.id = 
odps.access.key =
odps.end.point =
```
  - 需要在代码中添加spark.hadoop.fs.defaultFS = file:///，示例如下。
```
val spark = SparkSession
  .builder()
  .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "file:///")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()
```
Spark 3.1.1参数配置变化
- spark.sql.defaultCatalog配置为odps。
- spark.sql.catalog.odps配置为org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.odps.OdpsTableCatalog。
- spark.sql.sources.partitionOverwriteMode配置为dynamic。
- spark.sql.extensions配置为org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.odps.extension.OdpsExtensions。
- spark.sql.odps.enableVectorizedReader，开启向量化读，默认值为True。
- spark.sql.odps.enableVectorizedWriter，开启向量化写，默认值为True。
- spark.sql.catalog.odps.splitSizeInMB，该配置可以用来调节读MaxCompute表的并发度，默认每个分区为256 MB。