idea+maven+scala+spark 集成

一、安裝jdkjava

 

二、安裝ideapython

 

三、安裝mavenapache

 

四、安裝scala windows

windows下 下載msi安裝文件,由於當前spark使用的scala版本爲 2.10.4,所以也選擇安裝2.10.4版本的scala。app

 

五、安裝idea的scala擴展工具 maven

http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/42460527ide

 

六、編寫hello world工具

 新建項目,idea選擇maven建立。選擇archetype(org.scala-tool.archetypes:scala-archetype-simple)oop

 

 修改pom,修改scala.version爲 2.10.4this

 添加spark引用,由於安裝spark使用的1.5.2,所以包也選用1.5.2的

<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>

 添加打包maven plugin 

<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<addClasspath>true</addClasspath>
<!--這裏要替換成jar包main方法所在類-->
<mainClass>com.isenhome.WordCount</mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
<outputDirectory>out/assembly</outputDirectory>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->
<phase>package</phase> <!-- 指定在打包節點執行jar包合併操做 -->
<goals>
<goal>assembly</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>

編寫代碼
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage: com.isenhome.WordCount <master> <input>")
System.exit(1)
}

val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val line = sc.textFile(args(0))

line.flatMap(_.split(" "))
.map((_, 1))
.reduceByKey(_ + _)
.collect()
.foreach(println)

sc.stop()
}
}


使用idea生成jar包後,放置到spark master機器上。

執行spark-submit

./spark-submit --master spark://30.85.178.161:7077 --name WordCountByscala --class com.isenhome.WordCount --executor-memory 1G /home/datauser/test/spark/scala-tool-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar hdfs://hadoop-1:9000/data/test/test.dat

spark-submit命令解析

Usage: spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]
參數名稱
含義
--master MASTER_URL
能夠是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn-client, local
--deploy-mode DEPLOY_MODE
Driver程序運行的地方,client或者cluster
--class CLASS_NAME
主類名稱,含包名
--name NAME
Application名稱
--jars JARS
Driver依賴的第三方jar包
--py-files PY_FILES
用逗號隔開的放置在Python應用程序PYTHONPATH上的.zip,  .egg, .py文件列表
--files FILES
用逗號隔開的要放置在每一個executor工做目錄的文件列表
--properties-file FILE
設置應用程序屬性的文件路徑,默認是conf/spark-defaults.conf
--driver-memory MEM
Driver程序使用內存大小
--driver-java-options
 
--driver-library-path
Driver程序的庫路徑
--driver-class-path
Driver程序的類路徑
--executor-memory MEM
executor內存大小,默認1G
--driver-cores NUM
Driver程序的使用CPU個數,僅限於Spark Alone模式
--supervise
失敗後是否重啓Driver,僅限於Spark  Alone模式
--total-executor-cores NUM
executor使用的總核數,僅限於Spark Alone、Spark on Mesos模式
--executor-cores NUM
每一個executor使用的內核數,默認爲1,僅限於Spark on Yarn模式
--queue QUEUE_NAME
提交應用程序給哪一個YARN的隊列,默認是default隊列,僅限於Spark on Yarn模式
--num-executors NUM
啓動的executor數量,默認是2個,僅限於Spark on Yarn模式
--archives ARCHIVES
僅限於Spark on Yarn模式
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