使用idea开发spark 实战
一： 配置开发环境
1. 要在本地安装好java和scala。
由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的。推荐 2.10.4，java版本最好是1.8。所以提前我们要需要安装好java和scala 并在环境变量中配置好
2. 下载 IDEA 社区版本，选择windows 版本并按照配置。
安装完成以后启动IDEA，并进行配置，默认即可，然后点击ok以后，设置ui风格， 然后点击next 会出现插件的选择页面，默认不需求修改，点击next，选择安装scala语言，点击 install按钮（非常重要，以为要开发spark程序所以必须安装），等安装完成以后点击start启动 IDEA。
3. 创建scala项目
点击 create new project ，然后填写project name 为“Wordcount” ，选择项目的保存地址 project location。
然后设置project sdk 即java 的安装目录。点击右侧的new 按钮，选择jdk，然后选择java的安装路径即可。
然后选择scala sdk 。点击右侧的create ，默认出现时2.10.x版本的scala ，点击ok即可。然后点击finish。
4. 设置 spark的jar 依赖。
点击file->project structure 来设置工程的libraries。核心是添加spark的jar依赖。 选择 Libraries ，点击右侧的加号，选择java，选择spark1.6.0的 spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\lib\spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar。 点击ok。稍等片刻后然后点击ok (Libraries作用于WordCount)，然后点击apply，点击ok。（这一步很重要，如果没有无法编写spark的代码）
二： 编写代码
1. 在src 下建立spark程序工程包
在src上右击 new ->package 填入package 的name为com.dt.spark 。
2. 创建scala的入口类。
在包的名字上右击 选择 new ->scala class 。在弹出框中 填写Name ，并制定kind 为object ，点击ok。
3. 编写local代码
package com.dt.spark
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* 使用Scala开发本地测试的Spark WordCount程序
* @author DT大数据梦工厂
* 新浪微博：http://weibo.com/ilovepains/
*/
object WordCount {
def main(args: Array[String]){
/**
* 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
* 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
* 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
* 只有1G的内存）的初学者 *
*/
val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
conf.setAppName("Wow,My First Spark in IDEA!") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
conf.setMaster("local") //此时，程序在本地运行，不需要安装Spark集群
/**
* 第2步：创建SparkContext对象
* SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext
* SparkContext核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend
* 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等
* SparkContext是整个Spark应用程序中最为至关重要的一个对象
*/
val sc = new SparkContext(conf) //创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
/**
* 第3步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、Local FS、DB、S3等）通过SparkContext来创建RDD
* RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合、由其它的RDD操作
* 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
*/
//val lines: RDD[String] = sc.textFile("D://Big_Data_Software//spark-1.6.0-bin-hadoop2.6//README.md", 1) //读取本地文件并设置为一个Partion
val lines = sc.textFile("D://Big_Data_Software//spark-1.6.0-bin-hadoop2.6//README.md", 1) //读取本地文件并设置为一个Partion
/**
* 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.1步：讲每一行的字符串拆分成单个的单词
*/
val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")} //对每一行的字符串进行单词拆分并把所有行的拆分结果通过flat合并成为一个大的单词集合
/**
* 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)
*/
val pairs = words.map { word => (word, 1) }
/**
* 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.3步：在每个单词实例计数为1基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
*/
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）
wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " + wordNumberPair._2))
sc.stop()
}
}
在代码去右击 选择点击 run”wordCount” 来运行程序。在生成环境下肯定是写自动化shell脚本自动提交程序的。
4. 编写Cluster 模式代码
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* 使用Scala开发集群运行的Spark WordCount程序
* @author DT大数据梦工厂
* 新浪微博：http://weibo.com/ilovepains/
*/
object WordCount_Cluster {
def main(args: Array[String]){
/**
* 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
* 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
* 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
* 只有1G的内存）的初学者 *
*/
val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
conf.setAppName("Wow,My First Spark App!") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
// conf.setMaster("spark://Master:7077") //此时，程序在Spark集群
/**
* 第2步：创建SparkContext对象
* SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext
* SparkContext核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend
* 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等
* SparkContext是整个Spark应用程序中最为至关重要的一个对象
*/
val sc = new SparkContext(conf) //创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
/**
* 第3步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、Local FS、DB、S3等）通过SparkContext来创建RDD
* RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合、由其它的RDD操作
* 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
*/
//val lines = sc.textFile("hdfs://Master:9000/library/wordcount/input/Data") //读取HDFS文件并切分成不同的Partions
val lines = sc.textFile("/library/wordcount/input/Data") //读取HDFS文件并切分成不同的Partions
/**
* 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.1步：讲每一行的字符串拆分成单个的单词
*/
val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")} //对每一行的字符串进行单词拆分并把所有行的拆分结果通过flat合并成为一个大的单词集合
/**
* 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)
*/
val pairs = words.map { word => (word, 1) }
/**
* 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.3步：在每个单词实例计数为1基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
*/
val wordCountsorderd = pairs.reduceByKey(_+_).map(pair=>(pair._2,pair._1)).sortByKey(false).map(pair =>(pair._1.pair._2)) //对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）
wordCountsorderd.collect.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " + wordNumberPair._2))
sc.stop()
}
}
将程序达成jar 包
点击 file-> project structure, 在弹出的页面点击 Artifacts，点击右侧的“+”，选择jar –> from modules with dependencies,在弹出的页面中，设置好main class 然后点击ok，在弹出页面修改Name（系统生成的name不规范）、导出位置并删除 scala和spark的jar（因为集群环境中已经存在）点击ok 。然后在菜单栏中点击build –> Artifacts ,在弹出按钮中，点击bulid，会自动开始打包。
在hadoop中执行wordcount方法。
将jar 放到linux 系统某个目录中。执行
./spark-submit
--class com.dt.spark. WordCount_Cluster
--master spark://master:7077
/root/documents/sparkapps/wordcount.jar
注意事项：
为什么不能再ide开发环境中，直接发布spark程序到spark集群中？
1． 开发机器的内存和cores的限制，默认情况情况下，spark程序的dirver在提交spark程序的机器上， 如果在idea中提交程序的话，那idea机器就必须非常强大。
2． Dirver要指挥workers的运行并频繁的发生同学，如果开发环境和spark集群不在同样一个网络下，就会出现任务丢失，运行缓慢等多种不必要的问题。
3． 这是不安全的。