우선 기본적으로 jdk를 설치해야 한다. (스칼라 역시 자바 vm 상에서 돌아가기 때문에)
$> apt-get install -y openjdk-7-jdk
이렇게 했는데 'Unable to fetch som archives, 어쩌구 저쩌구' 하는 에러가 발생했다.
에러 메시지에 apt-get update를 한번 해보라고 해서 apt-get update를 한후 openjdk를 다시 설치하였더니 에러 없이 무사히
설치가 되었다.
이젠 scala를 설치해보자
$> apt-get install -y scala
설치가 완료되었으면 console에 scala라고 입력해보자. 아래와 같이 scala 인터프리터가 나타날 것이다.
오~~~ scala 명령창이 나타났다.
이제 scala를 시작하기 전에 sbt란 것을 또 깔아보자.
sbt에 대해 간략하게 설명하자면, android의 gradle이나 java maven 같은 것으로써 설치된 라이브러리의 의존성을 관리해주고 빌드를 도와주는 빌드 관리 툴이라고 생각하면 될 것 같다.
아래와 같이 wget으로 sbt를 다운 받은 후 패키지를 풀어보자.
$> wget http://scalasbt.artifactoryonline.com/scalasbt/sbt-native-packages/org/scala-sbt/sbt/0.12.4/sbt.deb
$> sudo dpkg -i sbt.deb
$> sudo apt-get update
$> sudo apt-get install sbt
설치가 완료되었으면 sbt를 한번 실행시켜보자.
$> sbt
나 같은 경우에는 sbt 실행을 시키니, 메모리가 부족하다는 에러를 발생시켰다. (-_-)
그래서 메모리를 512로 변경해서 sbt를 동작시키니 잘 동작한다.
$> sbt -m 512
이제 sbt까지 설치를 하였으니, jupyter에 scala를 연결해보자.
git으로 아래의 소스를 가져온다.
$> git clone https://github.com/alexarchambault/jupyter-scala.git
소스 다운이 끝났으면 sbt를 이용해 cli/packArchieve에 결과 파일을 생성해 보자.
$> sbt cli/packArchieve -mem 512
저 mem 512 설정은 분명, jvm 설정을 고치면 매번 안해줘도 될것 같긴 한데.. 나중에 한번 찾아봐야 겠다.
빌드가 무사히 완료되면 cli/target/pack/bin에 jupyter-scala라는 실행파일이 생성되는 것을 확인할 수 있다.
아래와 같이 입력해서 jupyter kernel에 scala를 추가하자.
$> ./jupyter-scala --kernel-spec
./ipython내에 scala 폴더에 kernel.json 파일이 생성되었다는 메시지가 뜨면 성공적으로 연결이 된것이다.
다시 한번 확인하기 위해 아래와 같이 입력해서 ipyhon kernel spec을 확인하자.
$> ipython kernelspec list
scala-* 란 문구가 포함되어 있으면 커널에 scala가 연결되어 있음을 나타낸다.
ipython notebook을 실행시켜서 scala 모드로 jupyter를 동작시켜보자.
오른쪽의 new 버튼을 클릭하면 scala 2.11이 잘 연결되어 있는 것을 확인할 수 있다.
