本篇文章给大家分享的是有关大数据开发中怎么解决Windows下开发环境常遇的几个问题，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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大数据开发的测试环境，很多人不以为然，其实重复的打包，上传，测试虽然每次时间大概也就几分钟，但是积累起了往往会花费很多的时间，但是一个完整的测试环境在生产环境下往往难形成闭环，抛开堡垒机权限不说，hadoop，hive，spark等服务端的权限也会难倒一群英雄好汉，主要是太繁琐了，测试环境的搭建，我这里采用Docker容器，适合多端迁移，而且容器的镜像大小也比虚拟机小很多，难度上说，也只需要掌握几个基础的命令即可，除非想引入K8s等技术，但测试环境完全没必要，Docker环境搭建大数据平台的系列从这里大数据开发-Docker-使用Docker10分钟快速搭建大数据环境,Hadoop、Hive、Spark、Hue、Kafka、ElasticSearch.....[https://blog.csdn.net/hu_lichao/article/details/112125800](https://blog.csdn.net/hu_lichao/article/details/112125800)，环境搭建好了，可能还是会有一些特殊的问题
在Win操作系统，idea下开发hadoop程序或者Spark程序，那么你肯定会遇到下面的问题
之所以出现上面的问题，Spark程序和Hadoop在idea写编写的程序是依赖hadoop的环境的，所以要提前配置好，并且设定HADOOP_HOME ，不一定需要$HADOOP_HOME/bin 到PATH ，后者是给快捷方式用的
注意：配置完环境变量后要将idea，退出后重进，不能**Restart**
错误如下图
出现这个问题的原因是版本冲突，即使看起来不那么明显，可能是spark依赖的包中的hadoop和hadoop依赖的版本不一致https://stackoverflow.com/questions/45470320/what-is-the-kerberos-method，具体不一致的问题，可能各有不同，解决难易程度因人而异????????????,我的解决方式就是exclude掉spark的低版本hadoop
这个问题，我是这么遇到的，如下程序：
// results.foreach(System.out::println); //输出没有序列化 results.foreach(x -> System.out.println(x));
首先foreach是action算子，需要将task上的数据拉到driver上来遍历显示，就需要序列化，如果习惯了Java的lambda写法，可能会写第一种，第一种写法的问题是没有序列化，序列化是在闭包里完成的，而使用静态方法调用的方式，没有闭包化，所以会报序列化的问题，写成第二种就可以了，System.out是一个final static对象。
public final static PrintStream out = null;
以上就是大数据开发中怎么解决Windows下开发环境常遇的几个问题，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
