實際工作上很少在虛擬機器上直接使用spark-shell去編寫程式，更多的是在IDEA等編輯器上將寫好的程式打包，使用spark-submit提交到叢集上去執行。

我們使用scala去編寫程式，不會的自己百度學下，不解釋。

1，安裝jdk

   因為scala也是執行在jvm上的，所以需要安裝jdk。（jdk安裝方法不解釋，自己百度,建議安裝1.7以上版本）

2，安裝scala

筆者安裝的是scala 2.10.6版本，需要jdk1.7及以上版本支援。

設定系統變數，新增一個SCALA_HOME,設定值為SCALA指定的安裝目錄，

在Path路徑的末尾加

 ;%SCALA_HOME%\bin;%SCALA_HOME%\jre\bin;
 

在CLASSPATH路徑末尾新增 

;%SCALA_HOME%\bin;%SCALA_HOME%\lib\dt.jar;%SCALA_HOME%\lib\tools.jar.;

配置後按 win + R 輸入cmd 召喚視窗輸入 scala -version ，檢視是否配置安裝成功。

3，在IDEA上使用編寫程式

建立一個maven專案，建立過程不解釋，提供一個我的 pom.xml檔案

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<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>cn.itcast.spark</groupId>
    <artifactId>hello-spark</artifactId>
    <version>1.0</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <scala.version>2.10.6</scala.version>
        <spark.version>1.6.1</spark.version>
        <hadoop.version>2.6.4</hadoop.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <args>
                                <arg>-make:transitive</arg>
                                <arg>-dependencyfile</arg>
                                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
                            </args>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>
 

編寫一個wordCount小程式，程式碼如下：

package cn.itcast.spark
import org.apache.spark. {SparkConf, SparkContext}
/**
  * Created by mrwanghc on 2018/7/17.
  */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1))
    sc.stop()
  }
}

 

寫完後將專案打包：

這裡會生成兩個包，一個是隻包含程式碼的簡潔包，另一個是包含jar包依賴的大包，保險起見我們使用打包即可。

將包上傳到spark叢集上, spark叢集的搭建啟動這裡不解釋，之前文章有詳解，請自行檢視。

在spark目錄下輸入命令

bin/spark-submit --master spark://weekend02:7077 --class cn.itcast.spark.WordCount --executor-memory 512m --total-executor-cores 2 /home/bigdata/hello-spark-1.0.jar hdfs://weekend02:9000/wc hdfs://weekend02:9000/out2

--master 指定叢集master

--class 指定類所在地址

--executor-memory 512m 指定每個work執行記憶體為512m

--total-executor-cores 2    指定總共提供2個核處理給所有work

/home/bigdata/hello-spark-1.0.jar 提供上傳的jar包所在目錄

hdfs://weekend02:9000/wc         提供所需分析的檔案所在hdfs中的目錄

hdfs://weekend02:9000/out2      提供處理完後的檔案要放到hdfs中某目錄

輸入完這條命令回車執行，若不報錯，則完活！