彻底实战详解使用IDE开发Spark程序

使用IDE开发Spark分析
使用IDE开发Spark实战
使用IDE开发Spark的Local和Cluster

开发两种选择：IDEA、Eclipse

下载Scala for Eclipse

创建工程WordCount

改变Scala编译版本，右键工程，Properties->Scala Conpiler 划勾，Latest2.10
加入Spark1.6.x的jar文件依赖，下载spark
找到依赖的spark jar文件，并导入到eclipse中的jar依赖中
在src下建立spark工程包
创建Scala入口类
把class变成object并编写main入口方法

package com.tom.spark
/*** 使用Scala开发本地测试的Spark WordCount程序*/
object WordCount {def main(args: Array[String]){/*** 第一步：创建Spark的配置对象，SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息* 例如通过setMaster来设置程序要连接的spark集群的Master的URL，如果设置* 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差的初学者* */val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象conf.setAppName("Wow My First Spark App!") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到conf.setMaster("local") //此时程序在本地运行，不需要安装Spark集群/*** 第二步：创建SparkContext对象* SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext* SparkContext核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackEnd* 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等* SparkContext是整个Spark应用程序中最为至关重要的一个对象 */val sc = new SparkContext(conf) //创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例，来定制Spark运行的具体参数和配置信息/*** 第三步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、Local FS、DB、S3等）通过SparkContext来创建RDD* RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合、由其他RDD操作* 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴*/val lines = sc.textFile("F:/channel.txt",1)//读取本地文件并设置为1个Partition/*** 第四步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算* 第4.1步：将每一行的字符串拆分成单个的单词*/val words = lines.flatMap(_.split(" ")) //对每一行的字符串进行单词拆分，并把所有行的拆分结果通过flat合并成一个大的单词集合/*** 第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)*/val pairs = words.map( word => (word, 1))/*** 第4.3步：在单词实例计数为1基础上，统计每个单词在文件中出现的总次数*/val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_) //对相同的key，进行Value的累加（包括Local和Reducer级别同时Reduce）wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " + wordNumberPair._2))sc.stop()}
}

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