idea+maven+scala+spark 集成

1、安装jdk

2、安装idea

3、安装maven

4、安装scala 

windows下 下载msi安装文件，因为当前spark使用的scala版本为 2.10.4，因此也选择安装2.10.4版本的scala。

5、安装idea的scala扩展工具 

http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/42460527

6、编写hello world

　新建项目，idea选择maven创建。选择archetype（org.scala-tool.archetypes:scala-archetype-simple）

　修改pom，修改scala.version为 2.10.4

　添加spark引用，因为安装spark使用的1.5.2，因此包也选用1.5.2的

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>1.5.2</version>
</dependency>

　添加打包maven plugin 

<plugin>
  <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
  <configuration>
    <archive>
      <manifest>
        <addClasspath>true</addClasspath>
        <!--这里要替换成jar包main方法所在类-->
        <mainClass>com.isenhome.WordCount</mainClass>
      </manifest>
    </archive>
    <descriptorRefs>
      <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
    </descriptorRefs>
    <outputDirectory>out/assembly</outputDirectory>
  </configuration>
  <executions>
    <execution>
      <id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->
      <phase>package</phase> <!-- 指定在打包节点执行jar包合并操作 -->
      <goals>
        <goal>assembly</goal>
      </goals>
    </execution>
  </executions>
</plugin>

编写代码

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < 1) {
      System.err.println("Usage: com.isenhome.WordCount <master> <input>")
      System.exit(1)
    }

    val conf = new SparkConf()
    val sc = new SparkContext(conf)
    val line = sc.textFile(args(0))

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

    sc.stop()
  }
}


使用idea生成jar包后，放置到spark master机器上。

执行spark-submit

./spark-submit --master spark://30.85.178.161:7077 --name WordCountByscala --class com.isenhome.WordCount --executor-memory 1G /home/datauser/test/spark/scala-tool-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar hdfs://hadoop-1:9000/data/test/test.dat

spark-submit命令解析

Usage: spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]

参数名称	含义
--master MASTER_URL	可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn-client, local
--deploy-mode DEPLOY_MODE	Driver程序运行的地方，client或者cluster
--class CLASS_NAME	主类名称，含包名
--name NAME	Application名称
--jars JARS	Driver依赖的第三方jar包
--py-files PY_FILES	用逗号隔开的放置在Python应用程序PYTHONPATH上的.zip,  .egg, .py文件列表
--files FILES	用逗号隔开的要放置在每个executor工作目录的文件列表
--properties-file FILE	设置应用程序属性的文件路径，默认是conf/spark-defaults.conf
--driver-memory MEM	Driver程序使用内存大小
--driver-java-options
--driver-library-path	Driver程序的库路径
--driver-class-path	Driver程序的类路径
--executor-memory MEM	executor内存大小，默认1G
--driver-cores NUM	Driver程序的使用CPU个数，仅限于Spark Alone模式
--supervise	失败后是否重启Driver，仅限于Spark  Alone模式
--total-executor-cores NUM	executor使用的总核数，仅限于Spark Alone、Spark on Mesos模式
--executor-cores NUM	每个executor使用的内核数，默认为1，仅限于Spark on Yarn模式
--queue QUEUE_NAME	提交应用程序给哪个YARN的队列，默认是default队列，仅限于Spark on Yarn模式
--num-executors NUM	启动的executor数量，默认是2个，仅限于Spark on Yarn模式
--archives ARCHIVES	仅限于Spark on Yarn模式