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在IDEA中编写spark程序

发表于:2024-09-30 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月30日,这里以一个scala版本的word count 程序为例:①创建一个maven项目:②填写maven的GAV:③填写项目名称:④ 创建好 maven 项目后,点击 Enable Auto-Import
千家信息网最后更新 2024年09月30日在IDEA中编写spark程序

这里以一个scala版本的word count 程序为例:
①创建一个maven项目:

②填写maven的GAV:

③填写项目名称:

④ 创建好 maven 项目后,点击 Enable Auto-Import

⑤配置pom.xml文件:

    UTF8   1.8   1.8   UTF-8   2.11.8   2.3.1   2.7.6   2.11       org.scala-lang   scala-library   ${scala.version}       org.apache.spark   spark-core_2.11   ${spark.version}       org.apache.spark   spark-sql_2.11   ${spark.version}       org.apache.spark   spark-streaming_2.11   ${spark.version}       org.apache.spark   spark-graphx_2.11   ${spark.version}       org.apache.spark   spark-mllib_2.11   ${spark.version}       org.apache.hadoop   hadoop-client   ${hadoop.version}   

编写代码:

object WordCount {    def main(args: Array[String]): Unit = {        //获取集群入口        val conf: SparkConf = new SparkConf()        conf.setAppName("WordCount")        val sc = new SparkContext(conf)        //从 HDFS 中读取文件        val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://zzy/data/input/words.txt")        //做数据处理        val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line=>line.split("\\s+"))        val wordAndCountRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map(word=>(word,1))        //将结果写入到 HDFS 中        wordAndCountRDD.reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://zzy/data/output")        //关闭编程入口        sc.stop()    }}

打jar包:
在pom.xml中加入相应的插件:

                                    maven-clean-plugin          3.1.0                                  maven-resources-plugin          3.0.2                          maven-compiler-plugin          3.8.0                          maven-surefire-plugin          2.22.1                          maven-jar-plugin          3.0.2                          maven-install-plugin          2.5.2                          maven-deploy-plugin          2.8.2                                  maven-site-plugin          3.7.1                          maven-project-info-reports-plugin          3.0.0                    

然后:



将jar包上传到集群中运行:

spark-submit \--class com.zy.scala.WordCount \--master yarn \--deploy-mode cluster \--driver-memory 200M \--executor-memory 200M \--total-executor-cores 1 \hdfs://zzy/data/jar/ScalaTest-1.0-SNAPSHOT.jar \

此时在yarn的web就能查看相应的程序的运行进度。
这时候,程序总是异常的结束:

我就使用:
yarn logs -applicationId application_1522668922644_40211 查看了一下报错信息。
结果:not fount class :scala.WordCount.
然后我就在想是不是jar包出现了问题,我就打开了,之前上传的jar包,果然根本找不到 我打jar的程序,只有一个,META-INF,此时 我就百思不得不得解,然后由重新反复尝试了很多次,还是解决不了。后来吃个饭回来,突然想到是不是maven不能将scala编写的程序打成jar包,后来通过百度,发现了:
maven 默认只编译java 的文件,而不会编译scala 文件。但是maven 提供了 能够编译scala 的类库。
好心的博主:scala 在IDEA打jar包相关问题:https://blog.csdn.net/freecrystal_alex/article/details/78296851
然后 我修改了pom.xml文件:
http://down.51cto.com/data/2457588
按照上述的步骤,重新的向集群提交了一次任务,结果不尽人意,又出错了:
但是这一次错误和上次的不同(说明上一个问题已经解决):

这才明白,原来是Driver进程分配的内存太小了,最少应该大于450M,之后我又修改了 --driver-memory 512M --executor-memory 512M,重新提交任务。结果运行成功!!!

注意
这里使用的是yarn的任务调用,不是spark自带的standalone,需要加入的参数:
--master yarn
--deploy-mode cluster
这里的--deploy-mode,使用的是cluster集群模式,client是客户端模式。
二者的区别是:client表示,在哪个节点提交,Driver就哪里启动,而cluster模式表示当将Driver放入到集群中启动。

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