Spark实战记录

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~PipelineExample winutils.exe java.lang.NullPointException~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

在运行Spark ML管道 PipelineExample 样例代码的时候报错，这个错误之前我也遇到过，知道是本地环境未配置，当时我以为需要安装Hadoop、Spark的安装程序什么的就嫌麻烦跳过了，现在不得不解决的时候发现还是很简单的。只需要下载spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz、hadoop-2.7.3.tar.gz、winutils.exe三个文件就行，无需安装。

具体是分别将Spark、Hadoop的tgz文件解压在全英文的文件夹内，是否在同一个文件夹内没有关系，然后将winutils.exe放入hadoop-2.7.3\bin目录下。

可以配置系统环境变量，在Path<windows>中加入HADOOP_HOME、 SPARK_HOME、SPARK_CLASSPATH

不配置也没有关系，在代码中加入下列代码即可！

System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:\\Setup\\BigData\\hadoopSetUp\\hadoop-2.7.3")

java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Case Class~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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Case Class的特别之处在于：

1. 编译器会为Case Class自动生成以下方法：
   • equals & hashCode
   • toString
   • copy
2. 编译器会为Case Class自动生成伴生对象

3. 编译器会为伴生对象自动生成以下方法

   • apply
   • unapply 
     这意味着你可以不必使用new关键字来实例化一个case class.

4. case class的类参数在不指定val/var修饰时，会自动编译为val，即对外只读，如果需要case class的字段外部可写，可以显式地指定var关键字

以上就是Case Class的全部特征，简单地总结起来就是：让编译器帮忙自动生成常用方法！反过来，如果你手动实现了对应的方法和伴生对象，那么就等同于生成了Case Class. 而实际使用过程中，手动实现这些方法是很繁琐和无趣的，使用Case Class就是最好的选择。当你希望设计一个类只是用来作为数据载体时， 
Case Class是一个很好的选择，实际上，这正是DTO（或者也有叫作VO）做的事情，所以说Case Class的一个典型应用场景就是DTO。