Spark学习笔记------Idea+Scala+Maven项目实例

　　　　之前的两篇文章是搭建Spark环境，准备工作做好之后接下来写一个简单的demo，功能是统计本地某个文件中每个单词出现的次数。开发环境为Idea+Maven，开发语言为scala，首先我们要在Idea中下载scala的插件，具体如下：

　　　　一、Idea开发环境准备

　　　　1.下载scala插件

　　　　安装插件之前需确保Idea的JDK已经安装并配置好，然后打开Idea，选择File--->Settings，在新窗口中选择Plugins，在右边的输入框中输入“scala”关键字进行搜索，然后在搜索结果中点击下面的Install JetBrains plugin...进行安装。

　　　　安装完成之后需要重启Idea。

　　　　

　　　　二、新建项目工程

　　　　打开Idea，选择File--->New--->Project，在新窗口中选择Maven，勾选右边的Create from archetype，找到scala-archetype-simple展开选择1.2，然后点击Next。

 

　　　　输入GroupId和ArtifactId，然后继续Next，之后选择maven、repository路径并输入项目名称。

　　　　pom文件如下：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0modelVersion>
  <groupId>com.testgroupId>
  <artifactId>testartifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOTversion>
  <inceptionYear>2008inceptionYear>
  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
    <spark.version>2.3.2spark.version>
    <scala.version>2.11scala.version>
    <hadoop.version>2.7.0hadoop.version>
  properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.sparkgroupId>
      <artifactId>spark-core_${scala.version}artifactId>
      <version>${spark.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.sparkgroupId>
      <artifactId>spark-sql_${scala.version}artifactId>
      <version>${spark.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.sparkgroupId>
      <artifactId>spark-hive_${scala.version}artifactId>
      <version>${spark.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.sparkgroupId>
      <artifactId>spark-streaming_${scala.version}artifactId>
      <version>${spark.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
      <artifactId>hadoop-clientartifactId>
      <version>2.6.0version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.sparkgroupId>
      <artifactId>spark-streaming-kafka_${scala.version}artifactId>
      <version>1.6.3version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.sparkgroupId>
      <artifactId>spark-mllib_${scala.version}artifactId>
      <version>${spark.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>mysqlgroupId>
      <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
      <version>5.1.39version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>junitgroupId>
      <artifactId>junitartifactId>
      <version>4.12version>
    dependency>
  dependencies>

  <pluginRepositories>
    <pluginRepository>
      <id>scala-tools.orgid>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repositoryname>
      <url>http://scala-tools.org/repo-releasesurl>
    pluginRepository>
  pluginRepositories>

  <build>
    <sourceDirectory>src/main/scalasourceDirectory>
    <testSourceDirectory>src/test/scalatestSourceDirectory>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.scala-toolsgroupId>
        <artifactId>maven-scala-pluginartifactId>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compilegoal>
              <goal>testCompilegoal>
            goals>
          execution>
        executions>
        <configuration>
          <scalaVersion>${scala.version}scalaVersion>
          <args>
            <arg>-target:jvm-1.5arg>
          args>
        configuration>
      plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
        <artifactId>maven-eclipse-pluginartifactId>
        <configuration>
          <downloadSources>truedownloadSources>
          <buildcommands>
            <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilderbuildcommand>
          buildcommands>
          <additionalProjectnatures>
            <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanatureprojectnature>
          additionalProjectnatures>
          <classpathContainers>
            <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINERclasspathContainer>
            <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINERclasspathContainer>
          classpathContainers>
        configuration>
      plugin>
    plugins>
  build>
project>

　　　　接下来我们要实现分析并统计文件中的单词出现的次数，类文件代码如下：

package com.test
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf

object WordCountLocal {
  def main(args: Array[String]) {
    /**
      * SparkContext 的初始化需要一个SparkConf对象
      * SparkConf包含了Spark集群的配置的各种参数
      */
    val conf=new SparkConf()
      .setMaster("local")//启动本地化计算
      .setAppName("testRdd")//设置本程序名称

    //Spark程序的编写都是从SparkContext开始的
    val sc=new SparkContext(conf)
    //以上的语句等价与val sc=new SparkContext("local","testRdd")
    val data=sc.textFile("D:\\tmp\\hello.txt")//读取本地文件
    data.flatMap(_.split(" "))//下划线是占位符，flatMap是对行操作的方法，对读入的数据进行分割
      .map((_,1))//将每一项转换为key-value，数据是key，value是1
      .reduceByKey(_+_)//将具有相同key的项相加合并成一个
      .collect()//将分布式的RDD返回一个单机的scala array，在这个数组上运用scala的函数操作，并返回结果到驱动程序
      .foreach(println)//循环打印
  }
}

　　　　hello.txt文件内容可以随便填写，我的如下：

hello scala
hello world
hello nihao
i am scala
this is a spark example
running program
is ok

　　　　　　　　

　　　　三、运行工程

　　　　右键WordCountLocal类，选择Run，如果运行失败并出现java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.请确认下本地hadoop-x.x.x/bin目录下有没有winutils.exe这个文件，如果没有请到github上下载，

　　　　地址：https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin

　　　　下载并解压成功后配置环境变量，增加用户变量HADOOP_HOME，值是下载的zip包解压的目录，然后在系统变量path里增加%HADOOP_HOME%\bin 即可。大功告成之后再次执行成功，结果如下：

　　　　

　　　　一个简单的数据统计demo就完成了。

转载于:https://www.cnblogs.com/chxuyuan/p/9882064.html