Spark集成开发环境搭建-eclipse

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本帖最后由 pig2 于 2014-4-4 14:40 编辑
（1） 准备工作
在正式介绍之前，先要以下软硬件准备：
软件准备：
Eclipse Juno版本（4.2版本），可以直接点击这里下载：Eclipse 4.2
Scala 2.9.3版本，Window安装程序可以直接点击这里下载：Scala 2.9.3
Eclipse Scala IDE插件，可直接点击这里下载：Scala IDE(for Scala 2.9.x and Eclipse Juno)
硬件准备
装有Linux或者Windows操作系统的机器一台
（2） 构建Spark集成开发环境

我是在windows操作系统下操作的，流程如下：步骤1：安装scala 2.9.3：直接点击安装即可。
步骤2：将Eclipse Scala IDE插件中features和plugins两个目录下的所有文件拷贝到Eclipse解压后对应的目录中
步骤3：重新启动Eclipse，点击eclipse右上角方框按钮，如下图所示，展开后，点击“Other….”，查看是否有“Scala”一项，有的话，直接点击打开，否则进行步骤4操作                                        

 


步骤4：在Eclipse中，依次选择“Help” –> “Install New Software…”，在打开的卡里填入http://download.scala-ide.org/sdk/e38/scala29/stable/site，并按回车键，可看到以下内容，选择前两项进行安装即可。（由于步骤3已经将jar包拷贝到eclipse中，安装很快，只是疏通一下）安装完后，重复操作一遍步骤3便可。
                                                   

 


（3） 使用Scala语言开发Spark程序

在eclipse中，依次选择“File” –>“New” –> “Other…” –>  “Scala Wizard” –> “Scala Project”，创建一个Scala工程，并命名为“SparkScala”。

右击“SaprkScala”工程，选择“Properties”，在弹出的框中，按照下图所示，依次选择“Java Build Path” –>“Libraties” –>“Add External JARs…”，导入文章“Apache Spark学习：将Spark部署到Hadoop 2.2.0上”中给出的

assembly/target/scala-2.9.3/目录下的spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar，这个jar包也可以自己编译spark生成，放在spark目录下的assembly/target/scala-2.9.3/目录中。

跟创建Scala工程类似，在工程中增加一个Scala Class，命名为：WordCount，整个工程结构如下：


                                                               

WordCount就是最经典的词频统计程序，它将统计输入目录中所有单词出现的总次数，Scala代码如下：

1. import org.apache.spark._
   
2. import SparkContext._
   
3. object WordCount {
   
4.   def main(args: Array[String]) {
   
5.     if (args.length != 3 ){
   
6.       println("usage is org.test.WordCount <master> <input> <output>")
   
7.       return
   
8.     }
   
9.     val sc = new SparkContext(args(0), "WordCount",
   
10.     System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
    
11.     val textFile = sc.textFile(args(1))
    
12.     val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))
    
13.         .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
    
14.     result.saveAsTextFile(args(2))
    
15.   }
    
16. }
    

复制代码

在Scala工程中，右击“WordCount.scala”，选择“Export”，并在弹出框中选择“Java” –> “JAR File”，进而将该程序编译成jar包，可以起名为“spark-wordcount-in-scala.jar”，我导出的jar包下载地址是 spark-wordcount-in-scala.jar。

该WordCount程序接收三个参数，分别是master位置，HDFS输入目录和HDFS输出目录，为此，可编写run_spark_wordcount.sh脚本：

1. # 配置成YARN配置文件存放目录
   
2. 
   
3. export YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/yarn-client/etc/hadoop/
   
4. 
   
5. SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.9.3/spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar \
   
6. 
   
7. ./spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \
   
8. 
   
9. –jar spark-wordcount-in-scala.jar \
   
10. 
    
11. –class WordCount \
    
12. 
    
13. –args yarn-standalone \
    
14. 
    
15. –args hdfs://hadoop-test/tmp/input \
    
16. 
    
17. –args hdfs:/hadoop-test/tmp/output \
    
18. 
    
19. –num-workers 1 \
    
20. 
    
21. –master-memory 2g \
    
22. 
    
23. –worker-memory 2g \
    
24. 
    
25. –worker-cores 2
    

复制代码

需要注意以下几点：WordCount程序的输入参数通过“-args”指定，每个参数依次单独指定，第二个参数是HDFS上的输入目录，需要事先创建好，并上传几个文本文件，以便统计词频，第三个参数是HDFS上的输出目录，动态创建，运行前不能存在。

直接运行run_spark_wordcount.sh脚本即可得到运算结果。

在运行过程中，发现一个bug，org.apache.spark.deploy.yarn.Client有一个参数“–name”可以指定应用程序名称：



 

但是使用过程中，该参数会阻塞应用程序，查看源代码发现原来是个bug，该Bug已提交到Spark jira上：

1. // 位置：new-yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/ClientArguments.scala
   
2.         case ("--queue") :: value :: tail =>
   
3.           amQueue = value
   
4.           args = tail
   
5. 
   
6.         case ("--name") :: value :: tail =>
   
7.           appName = value
   
8.           args = tail //漏了这行代码，导致程序阻塞
   
9. 
   
10.         case ("--addJars") :: value :: tail =>
    
11.           addJars = value
    
12.           args = tail

复制代码

因此，大家先不要使用“–name”这个参数，或者修复这个bug，重新编译Spark。

（4） 使用Java语言开发Spark程序 

方法跟普通的Java程序开发一样，只要将Spark开发程序包spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar作为三方依赖库即可。

（5） 总结 

初步试用Spark On YARN过程中，发现问题还是非常多，使用起来非常不方便，门槛还是很高，远不如Spark On Mesos成熟。 




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