Learning Spark——使用Intellij Idea开发基于Maven的Spark程序

本文主要讲解如何使用Idea开发Spark程序，使用Maven作为依赖管理，当然也可以使用SBT，但是由于一直写Java程序习惯用Maven了，所以这里使用Maven。

1、下载安装Jdk、Scala、Mave

Jdk、Maven安装方法略过，搞Java的应该都会，这里讲一下Scala的安装，其实和Java差不多。

首先下载：https://www.scala-lang.org/download/

按步骤安装，安装完成以后配置Scala的环境变量即可：

SCALA_HOME=D:\scalaPATH=......;%SCALA_HOME%\bin

进入CMD输入：scala -version

2、下载Idea并安装Scala插件

下载地址随便上网找一下就可以，不建议官网下载，速度太慢。

老哥用的是2016版本的，需要的在这下载，里面有安装包和破解方法，请叫我雷锋
链接：http://pan.baidu.com/s/1gfvG3R1 密码：9p3y

下载完成以后按照提示进行配置。

偏好暗黑主题

默认

下载Scala插件

设置Jdk

设置Scala

3、创建一个maven-scala工程

4、修改pom.xml

首先将scala.version修改成本机安装的Scala版本，其次加入hadoop以及spark所需要的依赖，完整的内容如下：

<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/maven-v4_0_0.xsd">  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>  <groupId>com.trigl.spark</groupId>  <artifactId>spark-learning</artifactId>  <version>1.0-SNAPSHOT</version>  <inceptionYear>2008</inceptionYear>  <properties>    <scala.version>2.11.4</scala.version>    <spark.version>2.0.0</spark.version>    <spark.artifact>2.11</spark.artifact>    <hbase.version>1.2.2</hbase.version>    <dependency.scope>compile</dependency.scope>  </properties>  <repositories>    <repository>      <id>scala-tools.org</id>      <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>      <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>    </repository>  </repositories>  <pluginRepositories>    <pluginRepository>      <id>scala-tools.org</id>      <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>      <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>    </pluginRepository>  </pluginRepositories>  <dependencies>    <dependency>      <groupId>org.scala-lang</groupId>      <artifactId>scala-library</artifactId>      <version>${scala.version}</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>junit</groupId>      <artifactId>junit</artifactId>      <version>4.4</version>      <scope>test</scope>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.specs</groupId>      <artifactId>specs</artifactId>      <version>1.2.5</version>      <scope>test</scope>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.commons</groupId>      <artifactId>commons-lang3</artifactId>      <version>3.0</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>      <version>2.7.3</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>      <artifactId>hadoop-common</artifactId>      <version>2.7.3</version>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.spark</groupId>      <artifactId>spark-core_${spark.artifact}</artifactId>      <version>${spark.version}</version>      <scope>${dependency.scope}</scope>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.spark</groupId>      <artifactId>spark-sql_${spark.artifact}</artifactId>      <version>${spark.version}</version>      <scope>${dependency.scope}</scope>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.spark</groupId>      <artifactId>spark-hive_${spark.artifact}</artifactId>      <version>${spark.version}</version>      <scope>${dependency.scope}</scope>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.spark</groupId>      <artifactId>spark-mllib_${spark.artifact}</artifactId>      <version>${spark.version}</version>      <scope>${dependency.scope}</scope>    </dependency>    <dependency>      <groupId>org.apache.spark</groupId>      <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>      <version>${spark.version}</version>      <scope>${dependency.scope}</scope>    </dependency>  </dependencies>  <build>    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>    <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>    <plugins>      <plugin>        <groupId>org.scala-tools</groupId>        <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>        <executions>          <execution>            <goals>              <goal>compile</goal>              <goal>testCompile</goal>            </goals>          </execution>        </executions>        <configuration>          <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>          <args>            <arg>-target:jvm-1.5</arg>          </args>        </configuration>      </plugin>      <plugin>        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>        <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>        <configuration>          <downloadSources>true</downloadSources>          <buildcommands>            <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand>          </buildcommands>          <additionalProjectnatures>            <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature>          </additionalProjectnatures>          <classpathContainers>            <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer>            <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer>          </classpathContainers>        </configuration>      </plugin>    </plugins>  </build>  <reporting>    <plugins>      <plugin>        <groupId>org.scala-tools</groupId>        <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>        <configuration>          <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>        </configuration>      </plugin>    </plugins>  </reporting></project>

5、写Spark测试程序

将系统生成的Scala代码删除，我们自己新建一个Scala Object

SparkDemo.scala代码如下：

package com.trigl.sparkimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/**  * 统计hdfs文件行数  * Created by Trigl on 2017/4/20.  */object SparkDemo {  // args:/test/test.log  def main(args: Array[String]) {    // 设置Spark的序列化方式    System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")    // 初始化Spark    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("CountDemo")    val sc = new SparkContext(sparkConf)    // 读取文件    val rdd = sc.textFile(args(0))    println(args(0) + "的行数为：" + rdd.count())    sc.stop()  }}

6、打包运行

输出打包文件：点击菜单Build->Build Artifacts，弹出选择动作，选择Build或者Rebuild动作

打包后的jar包在项目的out目录下面，将此jar包复制到运行Spark所在的主机上，然后在该机器执行以下命令即可：

nohup /data/install/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit  --master spark://hxf:7077  --executor-memory 1G --executor-cores 4  --class com.trigl.spark.SparkDemo /home/hadoop/jar/SparkLearning.jar /test/test.log >> /home/hadoop/logs/sparkDemo.log  &

结果如下：

这就是我们编写的第一个Spark程序，非常简单，大牛勿喷，但这是万里长征第一步，至少程序已经能跑了不是吗？后续我会循序渐进介绍Spark的知识，欢迎交流指正。