Spark学习笔记7-在eclipse里用scala编写spark程序（单机和集群运行）

1.下载eclipse

我下载的是带scala SDK的eclipse，下载地址如下：
http://scala-ide.org/download/sdk.html
我的要放在ubuntu下写程序，所以下载linux 64位的。

下载完成后自行解压。

2.单机下运行WordCount程序

我要测试运行的是单词计数的程序。采用的文件来自/Users/xxm/Documents/soft/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/README.md，spark程序按空格将这个文件内容划分成单词，并计相同单词出现次数，并打印出来。

2.1创建scala工程

创建scala工程，工程名字为WordCount

直接next到finsh。

2.2 修改依赖的scala版本为scala2.10.x

默认下是scala 2.11.7，如下图：

具体操作见下面图中所示：
先右键进入properties中

按下图四步骤操作：

完成后修改为2.10.6版本

2.3 加入spark的jar包

jar包的目录如下所示：

右键工程，在build path 中进入configure

按下两幅图的顺序加入：

这个时候可以看到导入了spark的tar包

2.4 在src下建立spark工程包

先建立一个package

package名称为com.dt.spark

再在包里创建scala类

类名为WordCount

创建完成后，如下图所示：

2.5 编写程序并运行

因为程序的入口函数是main，所以要先定义mian，同时把class修改为object。

输入代码如下，并运行，结果在控制台中可以看到，结果是将单词都进行多计数。

代码内容（加入注解，方便学习）：

package com.dt.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

/**
 * 使用Scala开发本地测试的Spark WordCount程序
 * 程序注释内容来自王家林的大数据视频
 */

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 Programe")//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 = sc.textFile("/Users//xxm//Documents//soft//spark-1.5.2-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))//在命令行中打印该结果

    sc.stop()//记得关闭创建的SparkContext对象
  }
}

输出结果：

ackage : 1
For : 2
Programs : 1
processing. : 1
Because : 1
The : 1
cluster. : 1
its : 1
[run : 1
APIs : 1
have : 1
Try : 1
computation : 1
through : 1
several : 1
This : 2
"yarn-cluster" : 1
graph : 1
Hive : 2
storage : 1
["Specifying : 1
To : 2
page](http://spark.apache.org/documentation.html) : 1
Once : 1
application : 1
prefer : 1
SparkPi : 2
engine : 1
version : 1
file : 1
documentation, : 1
processing, : 1
the : 21
are : 1
systems. : 1
params : 1
not : 1
different : 1
refer : 2
Interactive : 2
R, : 1
given. : 1
if : 4
build : 3
when : 1
be : 2
Tests : 1
Apache : 1
./bin/run-example : 2
programs, : 1
including : 3
Spark. : 1
package. : 1
1000).count() : 1
Versions : 1
HDFS : 1
Data. : 1
>>> : 1
programming : 1
Testing : 1
module, : 1
Streaming : 1
environment : 1
run: : 1
clean : 1
1000: : 2
rich : 1
GraphX : 1
["Third : 1
Please : 3
is : 6
run : 7
URL, : 1
threads. : 1
same : 1
MASTER=spark://host:7077 : 1
on : 6
built : 1
against : 1
[Apache : 1
tests : 2
examples : 2
at : 2
optimized : 1
usage : 1
using : 2
graphs : 1
talk : 1
Shell : 2
class : 2
abbreviated : 1
directory. : 1
README : 1
computing : 1
overview : 1
`examples` : 2
example: : 1
## : 8
N : 1
set : 2
use : 3
Hadoop-supported : 1
tests](https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Useful+Developer+Tools). : 1
running : 1
find : 1
contains : 1
project : 1
Pi : 1
need : 1
or : 4
Big : 1
Java, : 1
high-level : 1
uses : 1
 : 1
Hadoop, : 2
available : 1
requires : 1
(You : 1
see : 1
Documentation : 1
of : 5
tools : 1
using: : 1
cluster : 2
must : 1
supports : 2
built, : 1
system : 1
build/mvn : 1
Hadoop : 4
this : 1
Version"](http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html#specifying-the-hadoop-version) : 1
particular : 3
Python : 2
Spark : 14
general : 2
YARN, : 1
pre-built : 1
[Configuration : 1
locally : 2
library : 1
A : 1
locally. : 1
sc.parallelize(1 : 1
only : 1
Configuration : 1
following : 2
basic : 1
# : 1
changed : 1
More : 1
which : 2
learning, : 1
See : 1
./bin/pyspark : 1
also : 5
first : 1
should : 2
"yarn-client" : 1
[params]`. : 1
for : 12
documentation : 3
[project : 2
mesos:// : 1
Maven](http://maven.apache.org/). : 1
setup : 1
//spark.apache.org/> : 1
latest : 1
your : 1
MASTER : 1
example : 3
distribution. : 1
scala> : 1
DataFrames, : 1
provides : 1
configure : 1
distributions. : 1
can : 6
About : 1
instructions. : 1
do : 2
easiest : 1
Distributions"](http://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-third-party-distributions.html) : 1
no : 1
how : 2
works : 1
`./bin/run-example : 1
Note : 1
individual : 1
spark:// : 1
It : 2
Scala : 2
Alternatively, : 1
an : 3
variable : 1
submit : 1
machine : 1
thread, : 1
them, : 1
detailed : 2
stream : 1
And : 1
distribution : 1
return : 2
Thriftserver : 1
./bin/spark-shell : 1
"local" : 1
start : 1
You : 3
Spark](#building-spark). : 1
one : 2
help : 1
with : 4
print : 1
Party : 1
Spark"](http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html). : 1
data : 1
wiki](https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK). : 1
in : 5
-DskipTests : 1
downloaded : 1
versions : 1
online : 1
Guide](http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html) : 1
comes : 1
[building : 1
Python, : 2
Many : 1
building : 3
Running : 1
from : 1
way : 1
Online : 1
site, : 1
other : 1
Example : 1
analysis. : 1
sc.parallelize(range(1000)).count() : 1
you : 4
runs. : 1
Building : 1
higher-level : 1
protocols : 1
guidance : 3
a : 10
guide, : 1
name : 1
fast : 1
SQL : 2
will : 1
instance: : 1
to : 14
core : 1
 : 67
web : 1
"local[N]" : 1
programs : 2
package.) : 1
that : 3
MLlib : 1
["Building : 1
shell: : 2
Scala, : 1
and : 10
command, : 2
./dev/run-tests : 1
sample : 1

3.spark集群下运行WordCount

上面我完成了spark在单机中的运行，下面我来将程序修改，打包成jar，放到spark集群中运行。这里我运行的集群时1个Master，2个Worker。

3.1 修改单机程序成可在集群中运行

先创建一个新文件，将local的设置去除，在末尾打印程序部分加速collect。如下图3步骤：

完整代码如下：

package com.dt.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object WordCountCluster {
  def main(args : Array[String]){

    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Wow,My First Spark Programe")
    //conf.setMaster("local")


    val sc = new SparkContext(conf)
    val lines = sc.textFile("/wordcount")

    val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")}
    val pairs = words.map{word => (word,1)}

    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_)
    wordCounts.collect.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " +wordNumberPair._2))

    sc.stop()

  }
}

3.2 程序导出成jar文件

修改好程序后，程序导出成jar文件，文件名为WordCount.jar，文件放到/root/Documents/SparkApps/目录下，如下图：

3.3 本地文件复制到集群中

将本地的README.md文件复制到集群的／wordcount文件夹里（如何创建文件夹可看，笔记6），操作如下图：

3.4 运行程序

在spark的bin目录下提交程序，程序如下：

./spark-submit --class com.dt.spark.wordCountCluster --master spark://Master:7077 /root/Documents/SparkApps/WordCount.jar

运行后结果如下：

到这里集群运行spark程序就完成了。

3.5 编写脚步来运行这个程序

创建文件，名称为WordCount.sh，如下图：

打开文件，写入内容，如下：

保存并关闭。
设置WordCount.sh文件权限。（系统默认下自己编写的shell是没有直接运行的权限多，所以这一步不能少）

运行：

运行后的结果和前面相同。

3.6 在master：18080中查看历史运行记录

如下图，可以查看到，运行了2次作业。

还可以查看作业的DAG图。

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XianMing