windows本地Eclipse开发spark程序打包到集群运行

windows环境下基于Eclipse开发spark的配置可以看上一篇博文：https://blog.csdn.net/ASN_forever/article/details/84747317

本篇主要记录如何在windows本地用Eclipse开发spark程序以及如何打包到Linux集群去运行。

 

首先在Eclipse中创建一个maven项目，并配置好pom（具体细节看上一篇配置博文）。

编写Wordcount程序

然后就是新建class了，我的类名是WordCount.java，这段代码不仅实现单词统计，还实现了排序的功能，具体代码如下：

package FirstSpark;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) {
    	//创建一个java版本的spark context
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wc");//setMaster("local")表示在本机运行，如果要在集群运行，直接去掉这个方法即可
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        
        //获取hdfs上的文件创建rdd
        JavaRDD text = sc.textFile("hdfs://master:9000/word.txt");
        JavaRDD words = text.flatMap(new FlatMapFunction() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public Iterator call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
            }
        });
        
        JavaPairRDD pairs = words.mapToPair(new PairFunction() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public Tuple2 call(String word) throws Exception {
                // TODO Auto-generated method stub
                return new Tuple2(word, 1);
            }
        });
        
        JavaPairRDD results = pairs.reduceByKey(new Function2() {            
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public Integer call(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
                // TODO Auto-generated method stub
                return value1 + value2;
            }
        });
        
        JavaPairRDD temp = results.mapToPair(new PairFunction, Integer, String>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
                    throws Exception {
                return new Tuple2(tuple._2, tuple._1);
            }
        });
        
        JavaPairRDD sorted = temp.sortByKey(false).mapToPair(new PairFunction, String, Integer>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
                    throws Exception {
                // TODO Auto-generated method stub
                return new Tuple2(tuple._2,tuple._1);
            }
        });
        
        sorted.foreach(new VoidFunction>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public void call(Tuple2 tuple) throws Exception {
                System.out.println("word:" + tuple._1 + " count:" + tuple._2);
            }
        });
        
        sc.close();
    }
}

 需要注意的是，网上很多资料包括《spark快速大数据分析》这本书上，在使用flatMap处理文件的时候都是返回的iterable对象，如下所示：

但我这样使用的时候会报编译时错误，如下：

The return type is incompatible with FlatMapFunction.call(String)

 为此我把返回类型改成iterator类型，结果顺利通过。

打包本地运行

接下来打包，右键类名WordCount.java，点击Export，选择JAR file后一路点击next最终finish即可。

然后将jar包通过Xftp之类的工具上传到Linux集群的spark主节点上，然后需要保证hdfs上有要统计的word.txt文件，如果没有的话就要先创建。

打包完之后，可以先在windows本地的cmd中通过命令运行（因为设置了setMaster("local")就表示在本机运行），查看是否符合预期。在本地运行的时候，前提是要保证Linux集群的hdfs是打开的（也就是hadoop集群start-all.sh），这样它会自动找到集群上的文件进行处理，不然会报错。

虽然是运行成功了，但是发现有个错误报告，说没能删除掉临时文件。。。还不知道什么情况。。。先不管了，反正能运行就行。

打包集群运行

要在集群运行的话，需要去掉setMaster(“local”）这一项设置，即默认采用集群方式运行。

去掉后重新打包，发送到集群的所有节点的相同目录下（如果只放在了master中，虽然也能得到结果，但会报一些RPC错误，但是如果使用的是yarn管理器时，好像就可以只放在某一个节点上），然后在某一台机器上去运行。

输入如下命令即可完成统计：

spark-submit --class FirstSpark.WordCount --master spark://master:7077 --executor-memory 500m --total-executor-cores 2 /opt/hadoop/FirstSpark.jar

名词解释

spark-submit：spark为各种集群管理器提供的统一的提交作业的工具

class FirstSpark.WordCount：指明运行的类，FirstSpark是类所在的包名，WordCount是类名

master spark：//master:7077：指明连接到7077端口的spark独立集群上（还有其他方式，如local、yarn等）

executor-memory 500m：指定执行器进程使用的内存为500m

total-executor-cores 2：指定为此程序分配2个核

/opt/hadoop/FirstSpark.jar：指明此jar包在主节点上的位置

运行结果

word.txt数据