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搭建scala 开发spark程序环境及实例演示

发表于:2024-12-12 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年12月12日,上一篇博文已经介绍了搭建scala的开发环境,现在进入正题。如何开发我们的第一个spark程序。下载spark安装包,下载地址http://spark.apache.org/downloads.htm
千家信息网最后更新 2024年12月12日搭建scala 开发spark程序环境及实例演示

上一篇博文已经介绍了搭建scala的开发环境,现在进入正题。如何开发我们的第一个spark程序。

  1. 下载spark安装包,下载地址http://spark.apache.org/downloads.html(因为开发环境需要引用spark的jar包)

    我下载的是spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz,因为我的scalaIDE版本是scala-SDK-4.5.0-vfinal-2.11-win32.win32.x86_64.zip

    最好,IDE版本和spark版本要匹配,否则,开发程序的时候,可能会包引用的jar包错误等等。

  2. new 一个 scala project,然后new 一个 scala object

代码如下:

package com.testimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConf  /**  * 统计字符出现次数  */ object WordCount {   def main(args: Array[String]) {     if (args.length < 1) {       System.err.println("Usage: ")       System.exit(1)     }      val conf = new SparkConf();//创建SparkConf对象     conf.setAppName("Wow,My First Spark Programe");//设置应用程序的名称,在程序运行的监     conf.setMaster("local")//此时,程序在本地运行,不需要安装Spark集群     val sc = new SparkContext(conf);//创建SparkContext对象,通过传入SparkConf实例//     val lines = sc.textFile(args(0));     val lines = sc.textFile(args(0));     val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")};//对每一行的字符串进行单词拆     val pairs = words.map{word => (word,1)};         val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_);//对相同的Key,进行Value的累计(包括Local和Reducer级别同时Reduce) //    val wordCounts = pairs.reduce((x,y)=>(x.));     wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " +wordNumberPair));      //     line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)      sc.stop()   } }

3.配置JDK1.8 和引入spark jar包

spark的jar包是 spark安装包解压之后jars目录里面的jar包,可以把这个目录下面的所有jar包都引入工程

4.run Configurations,配置运行入参,

因为 这个代码是读入一个文本,在hadoop文件系统,可以spark-submit的时候传入这个参数,在windows 本地开发环境可以在eclipse里面配置这个参数,见下面的图

val lines = sc.textFile(args(0));

4.入参文本及运行结果

入参文本:

run scala Application运行结果

ok,开发环境搭建完毕。

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