Spark编程环境搭建（基于Intellij IDEA的Ultimate版本）（包含Java和Scala版的WordCount）（博主强烈推荐)

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百家号：九月哥快讯快手号： jiuyuege

　　为什么，我要在这里提出要用Ultimate版本。

IDEA Community（社区版）再谈之无奈之下还是去安装旗舰版

IntelliJ IDEA的黑白色背景切换（Ultimate和Community版本皆通用）

使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码

IDEA里如何多种方式打jar包，然后上传到集群

IntelliJ IDEA（Community版本）的下载、安装和WordCount的初步使用（本地模式和集群模式）

IntelliJ IDEA（Ultimate版本）的下载、安装和WordCount的初步使用（本地模式和集群模式）

基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境搭——参考文档

　　　　参考文档http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html

操作步骤

　　a)创建maven 项目

　　b)引入依赖（Spark 依赖、打包插件等等）

基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境—maven vs sbt

　　a)哪个熟悉用哪个

　　b)Maven也可以构建scala项目

基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境搭—maven构建scala项目

　　参考文档http://docs.scala-lang.org/tutorials/scala-with-maven.html

操作步骤

　　a) 用maven构建scala项目(基于net.alchim31.maven:scala-archetype-simple)

GroupId：zhouls.bigdata
ArtifactId:mySpark
Version:1.0-SNAPSHOT

mySpark

E:\Code\IntelliJIDEAUltimateVersionCode\mySpark

　　因为，我本地的scala版本是2.10.5

　　选中，delete就好。

　　其实，这个就是windows里的cmd终端，只是IDEA它把这个cmd终端集成到这了。

mvn clean package

　　这只是做个测试而已。

b)pom.xml引入依赖(spark依赖、打包插件等等)

　　注意：scala与java版本的兼容性

<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>zhouls.bigdata</groupId>
    <artifactId>mySpark</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <name>mySpark</name>
    <inceptionYear>2008</inceptionYear>
    <properties>
        <scala.version>2.10.5</scala.version>
        <spark.version>1.6.1</spark.version>
    </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>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.4</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.specs</groupId>
            <artifactId>specs</artifactId>
            <version>1.2.5</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!--spark -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <scope>provided</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>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.1</version>
                <executions>
                    <!-- Run shade goal on package phase -->
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <transformers>
                                <!-- add Main-Class to manifest file -->
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <!--<mainClass>com.dajiang.MyDriver</mainClass>-->
                                </transformer>
                            </transformers>
                            <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </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>

　　　为了养成，开发规范。

　　默认，创建是没有生效的，比如做如下，才能生效。

　　同样，对于下面的单元测试，也是一样

　　默认，也是没有生效的。

　　必须做如下的动作，才能生效。

开发第一个Spark程序

在IDEA中新建的maven项目，无法创建.scala文件

scala入门-01-IDEA安装scala插件

　　a) 第一个Scala版本的spark程序

package zhouls.bigdata
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by zhouls on 2016-6-19.
  */
object MyScalaWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //参数检查
    if (args.length < 2) {
      System.err.println("Usage: MyScalaWordCout <input> <output> ")
      System.exit(1)
    }
    //获取参数
    val input=args(0)
    val output=args(1)
    //创建scala版本的SparkContext
    val conf=new SparkConf().setAppName("MyScalaWordCout ")
    val sc=new SparkContext(conf)
    //读取数据
    val lines=sc.textFile(input)
    //进行相关计算
    val resultRdd=lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    //保存结果
    resultRdd.saveAsTextFile(output)
    sc.stop()
  }
}

　　b) 第一个Java版本的spark程序

package zhouls.bigdata;

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 scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;

/**
 * Created by zhouls on 2016-6-19.
 */
public class MyJavaWordCount {
    public static void main(String[] args) {
        //参数检查
        if(args.length<2){
            System.err.println("Usage: MyJavaWordCount <input> <output> ");
            System.exit(1);
        }
        //获取参数
        String input=args[0];
        String output=args[1];

        //创建java版本的SparkContext
        SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("MyJavaWordCount");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        //读取数据
        JavaRDD inputRdd=sc.textFile(input);
        //进行相关计算
        JavaRDD words=inputRdd.flatMap(new FlatMapFunction() {
            public Iterable call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" "));
            }
        });

        JavaPairRDD result=words.mapToPair(new PairFunction() {
            public Tuple2 call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2(word,1);
            }
        }).reduceByKey(new Function2() {
            public Integer call(Integer x, Integer y) throws Exception {
                return x+y;
            }
        });
        //保存结果
        result.saveAsTextFile(output);
        //关闭sc
        sc.stop();
    }
}

　或者

package zhouls.bigdata;

/**
 *Created by zhouls on 2016-6-19.
 */

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 scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;

public final class MyJavaWordCount {
    private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args.length < 1) {
            System.err.println("Usage: MyJavaWordCount <file>");
            System.exit(1);
        }

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("MyJavaWordCount ");
        JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
        JavaRDD<String> lines = ctx.textFile(args[0], 1);

        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            public Iterable<String> call(String s) {
                return Arrays.asList(SPACE.split(s));
            }
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
                return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
            }
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
                return i1 + i2;
            }
        });

        List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
        for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {
            System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
        }
        ctx.stop();
    }
}

运行自己开发第一个Spark程序

　　Spark maven 项目打包

IDEA里如何多种方式打jar包，然后上传到集群

　　推荐下面这种方式

　　1、先切换到此工程路径下

　　默认，会到E:\Code\IntelliJIDEAUltimateVersionCode\mySpark>

mvn clean package

mvn package

　　为了，更好的学习，其实，我们可以将它拷贝到桌面，去看看，是否真正打包进入。因为这里，是需要包括MyJavaWordCount.java和MyScalaWordCout.scala

准备好数据

[spark@sparksinglenode wordcount]$ pwd
/home/spark/testspark/inputData/wordcount
[spark@sparksinglenode wordcount]$ ll
total 4
-rw-rw-r-- 1 spark spark 92 Mar 24 18:45 wc.txt
[spark@sparksinglenode wordcount]$ cat wc.txt 
hadoop    spark
storm    zookeeper
scala    java
hive    hbase
mapreduce    hive
hadoop    hbase
spark    hadoop
[spark@sparksinglenode wordcount]$

上传好刚之前打好的jar包

提交Spark 集群运行

　　a) 提交Scala版本的Wordcount

　　到$SPARK_HOME安装目录下，去执行如下命令。

[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir -p hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/inputData/wordcount

[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -copyFromLocal /home/spark/testspark/inputData/wordcount/wc.txt  hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/inputData/wordcount/

[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ bin/spark-submit --class zhouls.bigdata.MyScalaWordCount /home/spark/testspark/mySpark-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/inputData/wordcount/wc.txt hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/outData/MyScalaWordCount

　　注意，以上，是输入路径和输出都要在集群里。因为我这里的程序打包里，制定是在集群里（即hdfs)。所以只能用这种方法。

　　成功!

[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/outData/MyScalaWordCount/part-*
17/03/27 20:12:55 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
(storm    zookeeper,1)
(hadoop    spark,1)
(spark    hadoop,1)
(mapreduce    hive,1)
(scala    java,1)
(hive    hbase,1)
(hadoop    hbase,1)
[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$

　　注意：若想要在本地（即windows里或linux里能运行的话。则只需在程序代码里。注明是local就好，这个很简单。不多赘述，再打包。再运行就可以了。

[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ bin/spark-submit --class zhouls.bigdata.MyScalaWordCount /home/spark/testspark/mySpark-1.0-SNAPSHOT.jar /home/spark/testspark/inputData/wordcount/wc.txt /home/spark/testspark/outData/MyScalaWordCount

　　b) 提交Java版本的Wordcount

[spark@sparksinglenode spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ bin/spark-submit --class zhouls.bigdata.MyJavaWordCount /home/spark/testspark/mySpark-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/inputData/wordcount/wc.txt hdfs://sparksinglenode:9000/testspark/outData/MyJavaWordCount

storm    zookeeper: 1
hadoop    spark: 1
spark    hadoop: 1
mapreduce    hive: 1
scala    java: 1
hive    hbase: 1
hadoop    hbase: 1

　注意：若想要在本地（即windows里或linux里能运行的话。则只需在程序代码里。注明是local就好，这个很简单。不多赘述，再打包。再运行就可以了。

bin/spark-submit --class com.zhouls.test.MyJavaWordCount /home/spark/testspark/mySpark-1.0.SNAPSHOT.jar /home/spark/testspark/inputData/wordcount/wc.txt /home/spark/testspark/outData/MyJavaWordCount

　　成功！

　　关于对pom.xml的进一步深入，见

对于maven创建spark项目的pom.xml配置文件（图文详解）

　　推荐博客

Scala IDEA for Eclipse里用maven来创建scala和java项目代码环境（图文详解）

用maven来创建scala和java项目代码环境（图文详解）（Intellij IDEA（Ultimate版本）、Intellij IDEA（Community版本）和Scala IDEA for Eclipse皆适用）（博主推荐）

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posted @ 2017-03-23 21:59 大数据和AI躺过的坑阅读(4883) 评论(0) 编辑收藏举报

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