使用IntelliJ IDEA开发Spark1.0.0应用程序

      之所以写本篇是因为后面很多博客需要例程来解析或说明。本篇是 Spark1.0.0 开发环境快速搭建 中关于客户端IDE部分的内容，将 具体描述：

• 如何安装scala开发插件
• 如何创建项目和配置项目属性
• 如何编写源代码
• 如何将生成的程序包

      至于如何运行程序包，请参见 应用程序部署工具spark-submit 。

      注意，客户端和虚拟集群中hadoop、spark、scala的安装目录是一致的，这样开发的spark应用程序的时候不需要打包spark开发包和scala的库文件，减少不必要的网络IO和磁盘IO。当然也可以不一样，不过在使用部署工具spark-submit的时候需要参数指明classpath。

1：IDEA的安装

      官网jetbrains.com下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和& Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。

根据安装指导安装IDEA后，需要安装scala插件，有两种途径可以安装scala插件：

• 启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Configure -> Plugins -> Install JetBrains plugin... -> 找到scala后安装。
• 启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Open Project -> File -> Settings -> plugins -> Install JetBrains plugin... -> 找到scala后安装。

如果你想使用那种酷酷的黑底界面，在File -> Settings -> Appearance -> Theme选择Darcula，同时需要修改默认字体，不然菜单中的中文字体不能正常显示。

  

2：建立Spark应用程序

      下面讲述如何建立一个Spark项目week2（ ，正在录制视频），该项目包含3个object：

• 取自spark examples源码中的SparkPi
• 计词程序WordCount1
• 计词排序程序WordCount2

A：建立新项目

• 创建名为dataguru的project：启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Create New Project -> Scala -> Non-SBT -> 创建一个名为week2的project（注意这里选择自己安装的JDK和scala编译器） -> Finish。
• 设置week2的project structure
  • 增加源码目录：File -> Project Structure -> Medules -> week2，给week2创建源代码目录和资源目录，注意用上面的按钮标注新增加的目录的用途。

•  增加开发包：File -> Project Structure -> Libraries -> + -> java ->  选择
  • /app/hadoop/spark100/lib/spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar
  • /app/scala2104/lib/scala-library.jar可能会提示错误，可以根据fix提示进行处理

B：编写代码

      在源代码scala目录下创建1个名为week2的package，并增加3个object（SparkPi、WordCoun1、WordCount2）：

• SparkPi代码

package week2

import scala.math.random
import org.apache.spark._

/** Computes an approximation to pi */
object SparkPi {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi")
    val spark = new SparkContext(conf)
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = 100000 * slices
    val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
}

• WordCount1代码

package week2

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.SparkContext._

object WordCount1 {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length == 0) {
      System.err.println("Usage: WordCount1 <file1>")
      System.exit(1)
    }

    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount1")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).take(10).foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

• WordCount2代码

package week2

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.SparkContext._

object WordCount2 {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length == 0) {
      System.err.println("Usage: WordCount2 <file1>")
      System.exit(1)
    }

    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount2")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

C：生成程序包

      生成程序包之前要先建立一个artifacts，File -> Project Structure -> Artifacts  -> + -> Jars -> From moudles with dependencies，然后随便选一个class作为主class。

 按OK后，对artifacts进行配置，修改Name为week2，删除Output Layout中week2.jar中的几个依赖包，只剩week2项目本身。

按OK后， Build -> Build Artifacts -> week2 -> rebuild进行打包，经过编译后，程序包放置在out/artifacts/week2目录下，文件名为week2.jar。

3：Spark应用程序部署

      将生成的程序包week2.jar复制到spark安装目录下，切换到用户hadoop，然后切换到/app/hadoop/spark100目录，进行程序包的部署。具体的部署参见 应用程序部署工具spark-submit 。