spark Intellij IDEA开发环境搭建

（1）创建Scala项目

File->new->Project，如下图 

选择Scala 

然后next 

其中Project SDK指定安装的JDK，Scala SDK指定安装的Scala（这里使用的是IDEA自带的scala SDK)，这里将项目名称命令为SparkWordCount，然后finish 

在IDEA中开发应用程序时，常常需要通过一定的文件目录组织进行源码编写，例如源文件目录、测试源文件目录，下面演示在Intellij IDEA的src目录下创建main/scala源文件目录。 
直接按F4或右鍵点击工程文件 

再选择open module setting，打开项目配置，点击src目录，然后右键创建main/scala文件夹，再点击scala文件夹为sources，如下图所示 

### （2）导入Spark 1.5.0依赖包 
直接F4打开Project Structure，然后选择libraries 

点击上图中的+添加外部依赖包，选择”java”，然后再选择spark-assembly-1.5.0-hadoop2.4.0.jar 

成功后如下图 

至此Spark开发环境配置完成

2. Spark应用程序开发

(1) 本地方式执行Spark WordCount程序

在src/main/scala源文件目录中创建一个SparkWordCount 应用程序对象，编辑内容如下：

import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCount{
  def main(args: Array[String]) {
    //输入文件既可以是本地linux系统文件，也可以是其它来源文件，例如HDFS
    if (args.length == 0) {
      System.err.println("Usage: SparkWordCount <inputfile>")
      System.exit(1)
    }
    //以本地线程方式运行，可以指定线程个数，
    //如.setMaster("local[2]")，两个线程执行
    //下面给出的是单线程执行
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkWordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    //wordcount操作，计算文件中包含Spark的行数
    val count=sc.textFile(args(0)).filter(line => line.contains("Spark")).count()
    //打印结果
     println("count="+count)
    sc.stop()
  }
}

编译代码，直接Build->Make Project 

然后编程运行参数，Run->Edit Configurations 

Main Class输入：SparkWordCount 
Program arguments输入：/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md 
如下图： 

完成后直接Run->Run或Alt+Shift+F10运行程序，执行结果如下图： 

(2) Spark集群上执行Spark WordCount程序

将SparkWordCount打包成Jar文件

将程序内容修改如下：

import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCount{
  def main(args: Array[String]) {
    //输入文件既可以是本地linux系统文件，也可以是其它来源文件，例如HDFS
    if (args.length == 0) {
      System.err.println("Usage: SparkWordCount <inputfile> <outputfile>")
      System.exit(1)
    }
    //提交集群时，本地线程不起作用
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkWordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    //rdd2为所有包含Spark的行
    val rdd2=sc.textFile(args(0)).filter(line => line.contains("Spark"))
    //保存内容，在例子中是保存在HDFS上
    rdd2.saveAsTextFile(args(1))
    sc.stop()
  }
}

点击工程SparkWordCount，然后按F4打个Project Structure并选择Artifacts，如下图 

选择Jar->form modules with dependencies，如下图 

进入下面的界面
在main class中，选择SparkWordCount，如下图 

点击确定后得到如下界面 

因为后期提交到集群上运行，因此相关jar包都存在，为减小jar包的体积，将spark-assembly-1.5.0-hadoop2.4.0.jar等jar包删除即可，如下图 

确定后，再点击Build->Build Artifacts 

生成后的jar文件保存在root@sparkmaster:~/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar# 目录中，如下图： 

提交集群运行

./spark-submit --master spark://sparkmaster:7077 --class SparkWordCount 

--executor-memory 1g 

/root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar 

hdfs://ns1/README.md 

hdfs://ns1/SparkWordCountResult

执行结果： 

HDFS文件已经生成了SparkWordCountResult 

使用

root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# hadoop dfs -ls 

/SparkWordCountResult

 

root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# hadoop dfs -cat 

/SparkWordCountResult/part-00000

 

查看目录内容，具体结果如下图所示：

来自为知笔记(Wiz)