使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala+SBT）

对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用SBT，相对而言，业界更多使用SBT。之前有篇博客我们介绍了使用Intellij Idea编写Spark应用程序(Scala+Maven)，采用的是Maven工具。今天这篇博客同样是使用Intellij Idea编写Spark应用程序，但是使用的是SBT工具。下面开始我们的教程。

运行环境

1. Ubuntu 16.04
2. Spark 2.1.0
3. Intellij Idea (Version 2017.1)

安装Scala插件

安装Scala插件,该Scala插件自带SBT工具。如果已经安装Scala插件，即可跳过此步骤



点击Install,即可安装Scala插件。

构建基于SBT的Scala项目

如下图，按顺序执行如下操作:
新建项目

选择Scala--->SBT

设置项目名，点击Finish即可。

这里需要设置Scala的版本必须2.11.*的版本号。因为Spark 2.0是基于Scala 2.11构建的。这个可以在Spark的官网查到，如下图：

利用SBT 添加依赖包

利用Spark的官网查到Spark artifacts的相关版本号，如下图：

编辑Intellij Idea项目中是build.sbt:

name := "SBTTest"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.8"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"

编辑后，Intellij Idea弹出提示，如图：

可以选择Refresh Project手动刷新，也可以选择Enable auto-import让Intellij Idea以后每次遇到build.sbt更新后自动导入依赖包。
这里，选择Enable auto-import.

创建WordCount实例

执行如下命令,新建word.txt测试文件:

echo "hadoop hello spark hello world" >> ~/word.txt

在Intellij Idea的src/main/scala项目目录下新建WordCount.scala文件，如下图：

内容如下：

1. import org.apache.spark.SparkContext
2. import org.apache.spark.SparkContext._
3. import org.apache.spark.SparkConf
4. import org.apache.log4j.{Level,Logger}
5.  
6. object WordCount {
7. def main(args: Array[String]) {
8. //屏蔽日志
9. Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
10. Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
11. val inputFile = "file:///Users/Ruanrc/word.txt"
12. val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
13. val sc = new SparkContext(conf)
14. val textFile = sc.textFile(inputFile)
15. val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
16. wordCount.foreach(println)
17. }
18. }
19.  

scala

右键WordCount.scala,选择执行该文件，如下图：

即可在Intellij Idea下面看到输出结果。