Spark学习之第一个程序打包、提交任务到集群

1、免秘钥登录配置：

ssh-keygencd .sshtouch authorized_keyscat id_rsa.pub > authorized_keyschmod 600 authorized_keys

2、环境工具

2.1环境

系统 urbuntu jdk 1.7.0_79

scala 2.10.4

hadoop 2.6.0

spark 1.6.2

2.2打包工具

IDEA + sbt1.2打包工具

3.打包

3.1安装插件

需要预先安装scala插件，点击File ->Setting ->Plugins ->输入框输入scala->install
安装完成需要重启IDE

3.2创建项目

File -> New Project ->Scala -> SBT 选择相应版本 ->finish

3.3编写代码

build.sbt 添加spark相关依赖

name := "demoPro"version := "1.0"scalaVersion := "2.10.4"libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.10" % "1.6.2"

创建WordCount.scala，编写如下代码

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}/** * Created by Administrator on 2018/2/20. */object WordCount {  def main(args: Array[String]) {    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount")    val sc = new SparkContext(conf)    val input = sc.textFile("/home/dell/helloSpark.txt")    val lines = input.flatMap(line => (line.split(" ")))    val count = lines.map(word => (word, 1)).reduceByKey { case (x, y) => x + y }    val output=count.saveAsTextFile("/home/dell/helloSparkRes")  }}

3.4打包

File -> Project Structure -> Aritifacts -> 点击+号 ->jar -> 第二个 -> 指定Module和 MainClass -> JAR files from libraries 选择第二个 ->点击ok

主题栏点击Build -> Build Aritifacts - Build

在工程目下out目录中生成相应jar包即打包成功

4.提交任务

4.1启动hadoop

#进入sbin目录
cd $Hadoop_HOME/sbin
#启动hadoop集群
start-all.sh

4.2上传测试文件到hdfs

hadoop fs -put test.txt /test/test.txt

4.3上传程序jar包

是同filelize 或者sftp 或者 rz -y命令上传程序jar

4.4 提交任务

4.4.1启动Master

sudo ./start-master.sh
访问localhost:8080 获取spark://xxx:7077

4.4.2启动Worker

sudo ./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://dell:7077

4.4.3提交作业

sudo ./bin/spark-submit --master spark://dell:7077 --class WordCount /home/dell/demopro.jar

5、查看测试程序是否正确

5.1、查看 是否生成文件夹 进入文件查看程序是否正确

5.2、进入文件查看程序是否正确