2、下载scala安装到d:\ProgramFiles(x86)\scala\
安装好scala后需要配置环境变量
修改path这个变量,把Scala的bin目录也放进去D:\ProgramFiles(x86)\scala\bin(现在版本的scala会自动修改系统的环境变量,提示的时候选择不阻止)测试是否配置成功,在命令行中输入scala-version!
其实,我想说,起初学习Hadoop的一些经验对现在学习和理解spark有了很大的帮助,尤其反反复复几次Hadoop的配置,现在linux基础指令和spark安装,比较顺手了,出错了也知道哪里遗漏了。肯定第一步是配置spark环境:包括linux系统的安装,java,ssh,Hadoop,Scala,spark的安装与环境变量设置。虽说简单,但对于初学者说,尤其是没有使用过linux系统的,还是有些挑战。其中遗漏一些细节问题,都会出错。
第二步:java学习。会java的可以忽略,不会的建议还是学习下java,虽说可以跳过java直接学习Scala,但是Scala毕竟和java联系密切,教材中也经常拿Scala和Java做比较。掌握Java基础就行,最差就是能看懂吧。。
第三步:Hadoop学习。HDFS,MR计算框架,必须得知道吧。spark也是需要在HDFS上进行数据获取的,学习Hadoop才能知道其不足,明白spark的优势,为什么Hadoop必死。在hdfs的 *** 作指令也必须掌握。能会写MapReduce程序就再好不过了。(我还不会。。。)
第四步:Scala学习。函数式编程,重点明白这个吧。一些trait什么的使用,会java了这些都是小菜,本质一样,表达方式不同而已。所以。再次强调要学习JAVA。对我来说,不需要深入学习Scala编程,只需能看懂,而且会使用Scala *** 作RDD就行。后面的复杂高级编程我没学,以后用到再看。
第五步:就是spark学习。当然,最好学习spark的方式就是看官方文档,读源码,看博客(博客写的都太简单,没有特别深入的),看RDD的论文,作业如何调度,什么什么的。对于英语水平不高,阅读官方文档略困难的童鞋,推荐某研究院的spark官方文档中文翻译,还是很全的。不推荐买国内的书看,想看度娘参考下就行了,所以。英语也得提升啊。
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