不多说，直接上干货！

　　

这篇博客是，

　　是在Scala IDEA for Eclipse里maven创建scala和java代码编写环境。

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

本博文包括：

　　Scala IDE for Eclipse的下载

　　 Scala IDE for Eclipse的安装

　　本地模式或集群模式

　　我们知道，对于开发而言，IDE是有很多个选择的版本。如我们大部分人经常用的是如下。

Eclipse *版本

Eclipse *下载

　　而我们知道，对于spark的scala开发啊，有为其专门设计的eclipse，Scala IDE for Eclipse。

　　

1、Scala IDE for Eclipse的下载

http://scala-ide.org/

2、Scala IDE for Eclipse的安装

进行解压

3、Scala IDE for Eclipse的WordCount的初步使用

在这之前，先在本地里安装好java和scala

　　因为，我这篇博客，是面向基础的博友而分享的。所以，在此，是在Scala IDE for Eclipse里，手动新建scala项目。

注意：推荐使用IDEA ， 当然有人肯定还依依不舍Scala IDE for Eclipse。

则，如下是我写的另一篇博客

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

默认竟然变成了scala 2.11.8去了

这一定要换！

Scala2.11.8（默认的版本）   -------->      scala2.10.4（我们的版本）

第一步：修改依赖的scala版本，从scala2.11.*，至scala2.10.*。

这里是兼容版本，没问题。Scala2.10.6和我们的scala2.10.4没关系！！！

第二步：加入spark的jar文件依赖

http://spark.apache.org/downloads.html

我这里，以spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz为例，其他版本都是类似的，很简单！

http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz

第三步：找到spark依赖的jar文件，并导入到Scala IDE for Eclipse的jar依赖中

添加Spark的jar依赖spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz里的lib目录下的spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0.jar

第四步：在src下，建立spark工程包

第五步：创建scala入口类

定义main方法

第六步:把class变成object，并编写main入口方法。

本地模式

第1步

第2步

第3步

第4步

第5步

第6步

集群模式

　　这里，学会巧，复制粘贴，WordCount.scala 为 WordCount_Clutser.scala。

现在呢，来从Linux里，拷贝文件到hadoop集群里

即，将

/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/README.md   到  / 或  hdfs://SparkSingleNode:9000

spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ pwd
/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ bin/hadoop fs -copyFromLocal /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/README.md  hdfs://SparkSingleNode:9000/
spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ bin/hadoop fs -ls /
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 spark supergroup 3593 2016-09-18 10:15 /README.md
drwx-wx-wx - spark supergroup 0 2016-09-09 16:28 /tmp
spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$

// val lines:RDD[String] = sc.textFile("D://SoftWare//spark-1.6.2-bin-hadoop2.6//README.md", 1)//path指的是文件路径，minPartitions指的是最小并行度
// val lines = sc.textFile("D://SoftWare//spark-1.6.2-bin-hadoop2.6//README.md", 1)//path指的是文件路径，minPartitions指的是最小并行度
// val lines = sc.textFile("hdfs://SparkSingleNode:9000/README.md", 1)//没必要会感知上下文
// val lines = sc.textFile("/README.md", 1)//path指的是文件路径，minPartitions指的是最小并行度
val lines = sc.textFile("/README.md")//为什么，这里不写并行度了呢？因为,hdfs会有一个默认的

如，我们的这里/里，有188个文件，每个文件小于128M。

所以，会有128个小集合。

当然，若是大于的话，我们可以人为干预，如3等

做好程序修改之后，

我这里啊，遇到如上的错误。

http://blog.csdn.net/weipanp/article/details/42713121

(3)Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSumsByteArray(II[BI[BIILjava/lang/String;JZ)V

at org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSumsByteArray(Native Method)

修复方法：在hadoop2.6源码里找到NativeCrc32.java，创建与源码一样的包名，拷贝NativeCrc32.java到该包工程目录下。

hadoop-2.6.0-src/hadoop-common-project/hadoop-common/src/main/java/org/apache/hadoop/util/NativeCrc32.java

以及，缺少hadoop.dll，注意是64位的。放到hadoop-2.6.0下的bin目录下

玩玩spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz

继续，，，出现了一些问题！

其实啊，在集群里，模板就是如下

val file = spark.textFile("hdfs://...”)

val counts = file.flatMap("line => line.spilt(" "))

　　　　　　　　.map(word => (word,1))

　　　　　　　　.reduceByKey(_+_)

　counts.saveAsTextFile("hdfs://...”)