使用java开发spark 实战

一：环境搭建 安装jdk 和maven。

1. 安装jdk并配置环境变量

系统变量→新建 JAVA_HOME 变量 。

变量值填写jdk的安装目录（本人是E:\Java\jdk1.7.0)

系统变量→寻找 Path 变量→编辑

在变量值最后输入 %JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;（注意原来Path的变量值末尾有没有;号，如果没有，先输入；号再输入上面的代码）

系统变量→新建 CLASSPATH 变量值填写   .;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar（注意最前面有一点）

2. Maven的安装和配置

解压apache-maven-3.1.1-bin.zip，并把解压后的文件夹下的apache-maven-3.1.1文件夹移动到D:\Java下，如果没有Java这个文件夹的话，请自行创建

新建系统变量   MAVEN_HOME  变量值：D:\Java\apache-maven-3.1.1。编辑系统变量Path 添加变量值：;%MAVEN_HOME%\bin。

在mave 的目录中修改conf/settings.xml， 在localRepository属性后添加<localRepository>D:/repository</localRepository> 修改maven下载jar的位置。

3. eclipse 中java 和maven 的配置

点击 window ->java ->Installed JREs ->add ->standard vm  ,点击next ，然后选择jdk 的安装路径点击finish即可。

点击window ->Maven ->Installations ->add 在弹出页面选择mave 的安装路径，然后点击finish。然后在列表中选择我们自己刚添加的那个maven信息。

然后点击window ->Maven ->User Setings   在右侧的User Settings点击browse 现在maven  conf目录下的setttings.xml .（主要是修改maven下载依赖包存放的位置）

二：创建maven项目

1. 创建maven项目

点击file ->new ->others ->maven project  点击next，选择maven-archetype-quickstart ，点击next，group id 为 com.dt.spark，artifact id 为 sparkApps，然后点击finish。

2. 修改jdk 和pom文件

创建maven项目后，默认的jdk 是1.5要改成我们前面安装好的jdk1.8 。在项目上右击 build path ->configure build path 。在弹出页面点击Libraries，选中jre system library。点击 edit，在弹出框选择 workspace default jre ，然后点击finish。 然后在点击ok。将pom文件修改为如下内容，然后等待eclipse 下载好maven依赖的jar包，并编译工程。编译好工程后有个错误提示，在此错误列上，右击选择 quick fix ，在弹出页面点击finish即可。

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

 

  <groupId>com.dt.spark</groupId>

  <artifactId>SparkApps</artifactId>

  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

  <packaging>jar</packaging>

 

  <name>SparkApps</name>

  <url>http://maven.apache.org</url>

 

  <properties>

    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>

  </properties>

 

  <dependencies>

    <dependency>

      <groupId>junit</groupId>

      <artifactId>junit</artifactId>

      <version>3.8.1</version>

      <scope>test</scope>

    </dependency>

    <dependency>

       <groupId>org.apache.spark</groupId>

       <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>

       <version>1.6.0</version>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>org.apache.spark</groupId>

        <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>

        <version>1.6.0</version>

    </dependency>

    <dependency>

      <groupId>org.apache.spark</groupId>

      <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>

      <version>1.6.0</version>

    </dependency>

<dependency>

      <groupId>org.apache.spark</groupId>

      <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>

      <version>1.6.0</version>

</dependency>

<dependency>

      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

      <artifactId>hadoop-client</artifactId>

      <version>2.6.0</version>

</dependency>

<dependency>

      <groupId>org.apache.spark</groupId>

      <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>

      <version>1.6.0</version>

</dependency>

<dependency>

      <groupId>org.apache.spark</groupId>

      <artifactId>spark-graphx_2.10</artifactId>

      <version>1.6.0</version>

</dependency>

  </dependencies>

  

  <build>

     <sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory>

     <testSourceDirectory>src/main/test</testSourceDirectory>

 

     <plugins>

           <plugin>

               <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>

               <configuration>

                 <descriptorRefs>

                   <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>

                 </descriptorRefs>

                 <archive>

                    <manifest>

                        <maniClass></maniClass>

                    </manifest>

                 </archive>

               </configuration>

               <executions>

                   <execution>

                      <id>make-assembly</id>

                      <phase>package</phase>

                      <goals>

                         <goal>single</goal>

                      </goals>

                   </execution>

               </executions>

           </plugin>

           <plugin>

               <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>

               <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>

               <version>1.3.1</version>

               <executions>

                  <execution>

                     <goals>

                        <goal>exec</goal>

                     </goals>

                  </execution>

               </executions>

               <configuration>

                   <executable>java</executable>

                   <includeProjectDependencies>false</includeProjectDependencies>

                   <classpathScope>compile</classpathScope>

                   <mainClass>com.dt.spark.SparkApps.WordCount</mainClass>

               </configuration>

           </plugin>

           <plugin>

              <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>

              <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>

              <configuration>

                  <source>1.6</source>

                  <target>1.6</target>

              </configuration>

           </plugin>

     </plugins>

</build>

 

</project>

3. 创建 包路径以及java代码

在包路径 com.dt.spark.SparkApps 上右击 new ->package 在弹出页面name中填写com.dt.spark.SparkApps.cores,点击finish的。

在包路径下com.dt.spark.SparkApps.cores上右击 new ->class ，在弹出窗口中name 中填写 WordCount ，点击finish。然后在 WordCount 中编写如下代码。

 

     package com.dt.spark.SparkApps.cores;

 

import java.util.Arrays;

 

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;

import org.apache.spark.api.java.function.Function2;

import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;

import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

 

import scala.Function;

import scala.Tuple2;

 

/**

 * 使用java的方式开发进行本地测试spark的wordcount 程序

 * @author DT大数据梦工厂

 *

 */

public class WordCount {

 

public static void main(String[]args) {

 /**

       * 第1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来设置程序要链接的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       *

       */

SparkConf conf =new SparkConf().setAppName("Spark WordCount written by java").setMaster("local");

/**

       * 第2步：创建SparkContext对象

       * SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext(不同的语言具体的类名称不同，如果是java的为javaSparkContext)

       * SparkContext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、SchedulerBackend

       * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等

       * SparkContext是整个Spark应用程序中最为至关重要的一个对象

       */

JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);//其底层就是scala的sparkcontext

 

      /**

       * 第3步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、Local FS、DB、S3等）通过SparkContext来创建RDD

       * JavaRDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合、由其它的RDD操作

       * 数据会被JavaRDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴

       */

JavaRDD<String> lines =sc.textFile("D://spark-1.6.0-bin-hadoop2.6//README.md");

 /**

       * 第4步：对初始的JavaRDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算

       * 第4.1步：讲每一行的字符串拆分成单个的单词

       */

JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String,String>(){//如果是scala由于Sam转化所以可以写成一行代码

 

@Override

public Iterable<String> call(Stringline) throws Exception {

// TODO Auto-generated method stub

   

return Arrays.asList(line.split(" "));

}

});

/**

       * 第4步：对初始的JavaRDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算

       * 第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)

       */

JavaPairRDD<String,Integer> pairs=words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

 

@Override

public Tuple2<String, Integer> call(Stringword) throws Exception {

// TODO Auto-generated method stub

return new Tuple2<String, Integer>(word,1);

}

});

/**

       * 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算

       * 第4.3步：在每个单词实例计数为1基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数

       */

JavaPairRDD<String,Integer> wordsCount =pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {//对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）

@Override

public Integer call(Integerv1, Integer v2) throws Exception {

// TODO Auto-generated method stub

return v1+v2;

}

});

wordsCount.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {

@Override

public void call(Tuple2<String, Integer>pairs) throws Exception {

// TODO Auto-generated method stub

System.out.println(pairs._1+" : " +pairs._2);

}

});

sc.close();

     

}

 

}

 

 

在代码区右击 run as -> java application 。来运行此程序并查看运行结果。如果要开发cluster 的代码，请参考前面第8课或者第9课。