mac 单机 搭建 eclipse spark开发环境

在 mac初步搭建eclipse开发spark 程序环境，并以wordcount为例，分别使用scala和java语言进行开发

软件准备：

1.The Scala IDE (based on Eclipse)

scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-macosx.cocoa.x86_64.zip

根据自己的系统选择合适的版本，下载安装。

2.spark1.6

这里选择了已经为Hadoop2.6编译好的版本，为了能和Hadoop2.6更好的结合。当然有能力你可自己编译。

3使用Eclipse建立scala工程

4添加依赖jar包(位于SPARK_HOME/lib/下)--spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

注意，当引入如下Spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar（对应我自己的spark下的jar包）会报错，提示这个jar包与源环境中的jar包冲突（提示scala环境冲突）
错误提示如下： 
Description Resource Path Location Type 
More than one scala library found in the build path 

解决方法：
1）在工程中移除自带的scala版本库 


2）右击工程–> Properties –> Scala Compiler –> Use project Setting 中选择spark对应的scala版本，此处选择Lastest2.10 bundle

自此，单机开发环境已搭好，下面以wordcount为例，分别以scala和java  两种语言开发。

scala:

package sparkscala01

import org.apache.spark._

import SparkContext._

object WordCount {

def main(args:Array[String]):Unit= {

  

  val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("word count")

  val sc = new SparkContext(conf)

  valtextFile =sc.textFile("/Users/wxzyhx/Downloads/paper1.txt")

//val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

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

  }

}

运行结果：

Java:

import java.util.Arrays;

import java.util.List;

import java.util.regex.Pattern;

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 scala.Tuple2;

public class JavaWordCount {

@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked" })

public static void main(String[] args) {

final PatternSPLIT = Pattern.compile(" ");

SparkConf conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("word count");

JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(conf);

JavaRDD lines = context.textFile("/Users/wxzyhx/Downloads/paper1.txt");

@SuppressWarnings("unchecked")

JavaRDD words =lines.flatMap(newFlatMapFunction() {

@Override

public Iterable call(Objectline)throws Exception {

return Arrays.asList(SPLIT.split((String)line));

}

});

JavaPairRDD ones =words.mapToPair(newPairFunction() {

@Override

public Tuple2 call(Objectword)throws Exception {

return new Tuple2((String)word, 1);

}

});

JavaPairRDD counts =ones.reduceByKey(newFunction2() {

@Override

public Integer call(Objectarg0, Objectarg1)throws Exception {

return (Integer)arg0 + (Integer)arg1;

}

});

List output =counts.collect();

for (Tuple2tuple :output) {

System.out.println(tuple._1() +": " +tuple._2());

}

context.close();

}

}

运行结果：