Detla lake with Java--在spark集群上运行程序

昨天写了第一篇入门，今天看见有人收藏，继续努力学习下去。今天要实现的内容是如何将昨天的HelloDetlaLake 在spark集群上运行，。具体步骤如下

1、安装spark,我使用的是 spark-3.5.1-bin-hadoop3-scala2.13，去官网下载，然后放到电脑任何一个目录，然后添加环境变量，具体如下图：

2、打开一个cmd窗口，运行如下命令：
spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master

最终运行结果如下图：

3、打开第二个cmd窗口，运行如下命令：

spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://localhost:7077

具体运行结果如下图：

此时在浏览器访问 http://localhost:8080/，能够看到有一个worker的spark集群已经成功启动，具体如下图：

4、修改昨天的代码，新建一个DetlaLakeOnSpark，设定代码在 spark://localhost:7077上运行，具体修改master("spark://localhost:7077"），详细代码具体如下：

package detal.lake.java;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class DetlaLakeOnSpark {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .master("spark://localhost:7077")
                .appName("delta_lake")
                .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension")
                .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog")
                .getOrCreate();

        Dataset<Row> data = spark.range(0,5).toDF();
        data.write().format("delta").mode(SaveMode.Overwrite).save("file:///D:\\bigdata\\detla-lake-with-java\\delta-table-data");

        Dataset<Row> df = spark.read().format("delta").load("file:///D:\\bigdata\\detla-lake-with-java\\delta-table-data");
        df.printSchema();
        df.show();
        spark.close();

    }
}

在IDEA上运行以上代码，结果报错，具体如下图：

该问题又花了半天的时间到处找，最终找到一个类似的
https://stackoverflow.com/questions/73982281/delta-lake-error-on-deltatable-forname-in-k8s-cluster-mode-cannot-assign-instanc里面的解决方法就是把Delta lake相关的jar包复制到spark安装目录下面的jar目录里面，于是决定尝试一下。

5、通过IDEA定位到Delta lake 相关jar包所在目录，具体如下图：