使用IDEA和SBT构建Spark程序

1. 打开IDEA创建一个Scala项目，选择sbt

2. 选择合适的sbt版本和scala版本

3. 创建完成之后会从远程服务器拉取一些项目的信息，可能比较慢

4. 完成后的项目结构如图所示

5. 编辑build.sbt文件，导入spark-core依赖

// 可以直接去maven的中央仓库去找，选择sbt复制即可
// https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.4"

导入过程需要一点时间，因为需要去远程的中央仓库去下载，导入完成后，可以在项目左侧的External Libraries中看到已经导入的包

6. 建立一个测试类，测试是否配置成功

Spark的WordCount案例

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object HelloSpark {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 创建配置对象
        val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HelloSpark")
        // 创建上下文对象  SparkContext
        val context: SparkContext = new SparkContext(conf)
        // 从文件中读取要统计的语句
        val lines: RDD[String] = context.textFile("E:/sparkdata/text.txt")
        // 将从文件读取到的字符串进行切分
        val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
        // 将单词转换成为元组
        val tuples: RDD[(String, Int)] = words.map((_, 1))
        // 将元祖进行聚合
        val sumed: RDD[(String, Int)] = tuples.reduceByKey(_ + _)
        // 对聚合后的结果进行排序
        val sorted: RDD[(String, Int)] = sumed.sortBy(_._2, false)
        // 将结果输出到文件中
        sorted.saveAsTextFile("E:/sparkdata/01")
        // 释放资源
        context.stop()
    }
}

如果可以运行成功，说明已经配置成功，有的人这里可能会出现运行，这是可以选择重新配置一下项目的Scala SDK

7. 将`WordCount`打包成jar包在集群上测试，并将结果保存到集群

如果在集群上运行时，需要将WordCount案例代码进行修改

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object HelloSpark {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 创建配置对象
        val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
        // 创建上下文对象  SparkContext
        val context: SparkContext = new SparkContext(conf)
        // 从文件中读取要统计的语句
        val lines: RDD[String] = context.textFile(args(0))
        // 将从文件读取到的字符串进行切分
        val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
        // 将单词转换成为元组
        val tuples: RDD[(String, Int)] = words.map((_, 1))
        // 将元祖进行聚合
        val sumed: RDD[(String, Int)] = tuples.reduceByKey(_ + _)
        // 对聚合后的结果进行排序
        val sorted: RDD[(String, Int)] = sumed.sortBy(_._2, false)
        // 将结果输出到文件中
        sorted.saveAsTextFile(args(1))
        // 释放资源
        context.stop()
    }
}

接下来将项目进行打包

打开项目结构配置页面
添加jar包配置
如果项目中有多个项目和主类，可以选择自己要打包的项目和主类
点击OK即可，然后去掉额外的lib包依赖，不要将其打包到jar文件中，只保留class编译文件及META-INF文件夹
编译生成jar包
打包成功后，可以在out中看到jar包
查看一下jar包内的项目结构

将打好的jar包上传到集群，然后在集群上创建一个目录，存放text.txt

[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -mkdir /sparkdata
[hadoop@master ~]$ echo "hello world hello spark" >> text.txt
[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -put ./text.txt /sparkdata/

提交作业，进行测试
```
spark-submit \
--class HelloSpark \
--executor-memory 512M \
--total-executor-cores 1 \
/home/yangqi/sparkdata/SBTSet.jar \
hdfs://supercluster/sparkdata/text.txt \
hdfs://supercluster/sparkdata/out/
```
我这里的集群是高可用，所以使用的supercluster，高可用集群的名称；如果不是高可用，使用主机名+端口号即可。例如：master:8020

–class后面一定要添加类全名，由于我的类没有包，所以直接使用即可