如何使用IntelliJ IDEA搭建spark开发环境（上）

本文部分转自http://www.beanmoon.com/2014/10/11/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8intellij%E6%90%AD%E5%BB%BAspark%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%8E%AF%E5%A2%83/，其中有自己在实践中遇到的一些问题的记录，仅用来学习记录，所有权利归原作者所有。

安装完spark之后对于程序猿们来说接下来要做的事就是搭建开发环境了，据spark的官网上介绍，大多数spark的开发者们都是使用maven来开发spark的，但鉴于maven的学习曲线确实太陡，我们这里就介绍一个IDE工具来替代，那就是intellij了，intellij与eclipse关于谁是最好的java IDE之争已经打得热火朝天了，但关于scala IDE无疑是intellij~

好了，本教程共分为以下几点：

(1) 安装scala开发插件

官网jetbrains.com下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。我这里使用的是Ultimate Editions 13.1， 如果版本不一致，界面可能会有稍微差别，不过区别不大。（初学者还是下载社区版本比较好，毕竟免费，没有激活的烦恼）

根据安装指导安装IDEA后，打开IDEA：

然后依次点击：Configure -> Plugins -> Browse Repositories， 在出现的搜索框里搜索scala，然后安装scala插件即可：

（在最新的14版本的IntelliJ中，在安装即将结束时会有提示安装scala插件，可以在此时安装上）

(2) 建立Spark应用程序

在intellij IDEA中创建scala project，并依次选择“File”–> “project structure” –> “Libraries”，选择“+”，”java”, 将spark-hadoop 对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar包，其他不需要，该包一般位于$SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10/中）

（实践用的spark-1.2.1-bin-hadoop2.4，直接就在解压后的文件夹的lib文件夹下就有这个jar包）

 

好了，在这里添加了jar包依赖之后就可以创建spark程序了，创建名为helloworld的project：启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Create New Project -> Scala -> Non-SBT -> 创建一个名为helloworld的project（注意这里选择自己安装的JDK和scala编译器） -> Finish。

创建一个名为hello1的module，File -> Project Structure -> + -> New module -> Scala -> Non-SBT， 然后给自己的module起名为hello1， 然后Finish即可，项目结构图如下所示：

注意，这里新建的hello1 module还没有添加spark的jar包支持，所以是不能写spark程序的，我们这里要为hello1 module添加spark支持：File -> Project Structure -> Modules -> 选择hello1 -> Dependencies -> 左下角的‘+’ -> 选择上文中说过的jar包 -> ‘ok’ 即可。

（原博主的操作都是在mac版本的IntelliJ上进行的，windows版本中此部的‘+’在界面的右上角）

这里提供三个示例程序可供测试：

SparkPi.scala

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package hello1 import scala.math.random  import org.apache.spark._   /** Computes an approximation to pi */  object SparkPi {    def main(args: Array[String]) {      val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi").setMaster("local")     val spark = new SparkContext(conf)      val slices = if (args.length> 0) args(0).toInt else 2      val n = 100000 * slices      val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>        val x = random * 2 - 1        val y = random * 2 - 1        if (x*x + y*y< 1) 1 else 0      }.reduce(_ + _)      println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)      spark.stop()    }  }

WordCount1.scala

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package hello1 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}  import org.apache.spark.SparkContext._   object WordCount1 {    def main(args: Array[String]) {      if (args.length == 0) {        System.err.println("Usage: WordCount1 ")        System.exit(1)      }       val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount1").setMaster("local")     val sc = new SparkContext(conf)      sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).take(10).foreach(println)      sc.stop()    }  }

WordCount2.scala

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package hello1 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}  import org.apache.spark.SparkContext._   object WordCount2 {    def main(args: Array[String]) {      if (args.length == 0) {        System.err.println("Usage: WordCount2 ")        System.exit(1)      }       val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount2").setMaster("local")    val sc = new SparkContext(conf)      sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println)      sc.stop()    }  }

保存最新修改后的源码后，点击”run” -> “run” 就可以在下面看到自己的运行结果了：

 

关于更多在spark集群上运行的内容可以参考下文如何使用intellij搭建spark开发环境（下）

 

参考链接：

http://www.aboutyun.com/thread-8404-1-1.html

http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-intellij-idea/