使用IDE开发Spark应用程序

使用IDE开发Spark应用程序有两种方式，一种是在本地（Local）运行，另一种是在集群中运行。下面分别介绍两种方式：

一、使用Scala开发本地测试的Spark应用程序。

1、安装IDE集成开发环境（前提是要在Windows中安装了Java和Scala）。

2、使用集成开发环境创建工程WordCount，并修改Scala Library Container为2.10.x

（工程名WordCount右键，点击properties，选择Scala complier，点击library，选择2.10.x）

3、添加spark依赖。也就是将spark-1.6.2-bin-hadoop2.6解压，找到lib中的spark-assembly-1.6.2-hadoop2.6.0.jar.（WordCount右键，点击BulidPath，）

4、创建Scala包，并创建Scala object，将class WorlCount，改为object WordCount。

5、编写main函数

package com.dt.spark


import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext


/**
 * 使用Scala开发本地测试的spark WordCount程序
 */
object WordCount {
  def main(args : Array[String]){
    /**
     * 第一步，创建Spark的配置对象SparkConf，设置spark程序的运行时
     * 的配置信息。  例如说通过setMaster来设置程序要连接的spark集群的Master的URL
     * 如果设置为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常
     * 差（例如只有1G的内存）的初学者
     * 
     */
    val conf = new SparkConf()//创建spark项目对象（Ctrl+shift+o）
    conf.setAppName("My first spark name")//设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名称
    conf.setMaster("local")//此时（local）程序在本地运行,不需要安装spark集群
    
    /**
     * 第二步，创建sparkcontext对象，
     * SparkContext对象是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Java，Scala，Python，R等都需要一个Sparkcontext
     * Spark从text核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler
     * SchedulerBack，同时还会负责Spark程序往Master注册程序等
     * SparkContext是整个应用程序中最为至关重要的一个对象
     *  
     * 
     */
    
    val sc = new SparkContext(conf) //通过创建SparkContext对象通过传入SparkCOnf对象实例来定制Spark运行的具体信息
    
    /**
     * 第三步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、local FS、DB、S3）
     * 通过SparkCOntext来创建RDD
     * RDD的创建有3中方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合（Range），由其他的RDD操作产生
     * 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions(分区)，分配到每个分区的数据属于一个Task的处理范畴
     */
    
    //val lines: RDD[String]= sc.textFile("E:\\大数据\\大数据软件\\spark-1.6.2-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.2-bin-hadoop2.6\\README.MD", 1)//读取本地文件，并设置为一个partition
    val lines = sc.textFile("E:\\大数据\\大数据软件\\spark-1.6.2-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.2-bin-hadoop2.6\\README.MD", 1)//读取本地文件，并设置为一个partition
    
    /**
     * 第四步：对初始的RDD进行transformation级别的处理，例如Map，FIlter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算
     * 1、强每一行的字符串拆分成单个的单词
     * 
     */
    
    //val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")}//对每一行的字符串进行单词的切分，并把所有行的拆分结果合并成为一个大的单词集合（words）
    /**
     * 2、对每个单词进行实例计数为1，
     */
    val pairs = words.map{word => (word,1)}
    /**
     * 3、单词实例计数后，统计每个单词在文件中出现的总次数
     */
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)//对相同的key进行Value的累加（包括local和Reduce级别同时Reduce）
    
    //val sortWord = wordCounts.map{(name,value) => (value,name)}
    wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1+" : "+wordNumberPair._2))
    
    sc.stop()

  }
}6、编写完成之后再开发环境界面右键Run As 点击Scala Application，则会生成运行结果。

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二、使用Scala开发集群运行的spark WordCount程序

1、代码有一下几句变动：

    //conf.setMaster("local")//此时（local）程序在本地运行,不需要安装spark集群
    //local可以用Spark://Matser:7077代替，此处也可以不写，运行的时候手动输入
    
    /**
     * 第三步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、local FS、DB、S3）
     * 通过SparkCOntext来创建RDD
     * RDD的创建有3中方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合（Range），由其他的RDD操作产生
     * 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions(分区)，分配到每个分区的数据属于一个Task的处理范畴
     */
    
    //val lines: RDD[String]= sc.textFile("E:\\大数据\\大数据软件\\spark-1.6.2-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.2-bin-hadoop2.6\\README.MD", 1)//读取本地文件，并设置为一个partition
    //val lines = sc.textFile("hdfs://Master:9000/user/hadoop/input")//读取HDFS文件并切分成不同的partition，不用设置partition
    val lines = sc.textFile("/user/hadoop/input")//读取HDFS文件并切分成不同的partition，不用设置partition
   
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)//对相同的key进行Value的累加（包括local和Reduce级别同时Reduce）
    

    wordCounts.collect.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1+" : "+wordNumberPair._2))

2、生成jar包，项目名称右键--export--JAR file -- finish

将jar包复制到Linux文件夹下。

3、启动Hadoop集群，启动spark集群。

在spark的bin目录下运行，./spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.dt.spark.WordCount_Cluster --master spark://Master:7077 /文件夹/WordCount.jar

4、显示结果。

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