01_大数据技术之Spark入门（2.1）

第1章 Spark概述
1.1 什么是Spark
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
1.2 Spark历史

 

1.3 Spark内置模块

Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。
Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。
Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。
Spark MLlib：提供常见的机器学习功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。
Spark GraphX：主要用于图形并行计算和图挖掘系统的组件。
集群管理器：Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。
Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
1.4 Spark特点

第2章 Spark运行模式
部署Spark集群大体上分为两种模式：单机模式与集群模式
大多数分布式框架都支持单机模式，方便开发者调试框架的运行环境。但是在生产环境中，并不会使用单机模式。因此，后续直接按照集群模式部署Spark集群。
下面详细列举了Spark目前支持的部署模式。
1）Local模式：在本地部署单个Spark服务
2）Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）
3）YARN模式：Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。（国内常用）
4）Mesos模式：Spark使用Mesos平台进行资源与任务的调度。
2.1 Spark安装地址
1）官网地址：http://spark.apache.org/
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/2.1.1/
3）下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html
2.2 Local模式
Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。
2.2.1 安装使用
1）上传并解压Spark安装包
[atguigu@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/
[atguigu@hadoop102 module]$ mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 spark-local
2）官方求PI案例
[atguigu@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master local[2]
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
--class：表示要执行程序的主类；
--master local[2]
（1）local: 没有指定线程数，则所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算
（2）local[K]:指定使用K个Core来运行计算，比如local[2]就是运行2个Core来执行
（3）local[*]: 自动帮你按照CPU最多核来设置线程数。比如CPU有4核，Spark帮你自动设置4个线程计算。
spark-examples_2.11-2.1.1.jar：要运行的程序；
10：要运行程序的输入参数（计算圆周率π的次数，计算次数越多，准确率越高）；
3）结果展示
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI

2.2.2 官方WordCount案例
1）需求：读取多个输入文件，统计每个单词出现的总次数。
2）需求分析：

3）代码实现：
（1）准备文件
[atguigu@hadoop102 spark-local]$ mkdir input
在input下创建2个文件1.txt和2.txt，并输入以下内容
hello atguigu
hello spark
（2）启动spark-shell
[atguigu@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-shell

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
18/09/29 08:50:52 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
18/09/29 08:50:58 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
Spark context Web UI available at http://192.168.9.102:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1538182253312).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_ / _ / _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_ version 2.1.1
/_/

Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_144)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala>
注意：sc是SparkCore程序的入口；spark是SparkSQL程序入口；master = local[*]表示本地模式运行。
（3）再开启一个hadoop102远程连接窗口，发现了一个SparkSubmit进程
[atguigu@hadoop102 spark-local]$ jps
3627 SparkSubmit
4047 Jps
运行任务方式说明：spark-submit，是将jar上传到集群，执行Spark任务；spark-shell，相当于命令行工具，本身也是一个Application。
（4）登录hadoop102:4040，查看程序运行情况（注意：spark-shell窗口关闭掉，则hadoop102:4040页面关闭）

说明：本地模式下，默认的调度器为FIFO。
（5）运行WordCount程序
scala>sc.textFile("/opt/module/spark-local/input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (atguigu,3), (hbase,6))
注意：只有collect开始执行时，才会加载数据。
可登录hadoop102:4040查看程序运行结果

2.3 集群角色
2.3.1 Master和Worker

2.3.2 Driver和Executor

2.3.3 通用运行流程
总结：Master和Worker是Spark的守护进程，即Spark在特定模式下正常运行所必须的进程。Driver和Executor是临时程序，当有具体任务提交到Spark集群才会开启的程序。
2.4 Standalone模式
Standalone模式是Spark自带的资源调动引擎，构建一个由Master + Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Spark来搭建一个集群，不需要借助其他的框架。是相对于Yarn和Mesos来说的。
2.4.1 安装使用
1）集群规划
hadoop102 hadoop103 hadoop104
Spark Master
Worker Worker Worker
2）再解压一份Spark安装包，并修改解压后的文件夹名称为spark-standalone
[atguigu@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/
[atguigu@hadoop102 module]$ mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 spark-standalone
3）进入Spark的配置目录/opt/module/spark-standalone/conf
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ cd conf
4）修改slave文件，添加work节点：
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv slaves.template slaves
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim slaves
hadoop102
hadoop103
hadoop104
5）修改spark-env.sh文件，添加master节点
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim spark-env.sh

SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
SPARK_MASTER_PORT=7077
6）分发spark-standalone包
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync spark-standalone/
7）启动spark集群
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh
查看三台服务器运行进程（xcall.sh是以前数仓项目里面讲的脚本）
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ xcall.sh jps
================atguigu@hadoop102================
3330 Jps
3238 Worker
3163 Master
================atguigu@hadoop103================
2966 Jps
2908 Worker
================atguigu@hadoop104================
2978 Worker
3036 Jps
注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX
8）网页查看：hadoop102:8080（master web的端口，相当于hadoop的9870端口）
目前还看不到任何任务的执行信息。
9）官方求PI案例
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://hadoop102:7077
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
参数：--master spark://hadoop102:7077指定要连接的集群的master
10）页面查看http://hadoop102:8080/，发现执行本次任务，默认采用三台服务器节点的总核数24核，每个节点内存1024M。
8080：master的webUI
4040：application的webUI的端口号

2.4.2 参数说明
1）配置Executor可用内存为2G，使用CPU核数为2个
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://hadoop102:7077
--executor-memory 2G
--total-executor-cores 2
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
2）页面查看http://hadoop102:8080/

3）基本语法
bin/spark-submit
--class <main-class>
--master <master-url>
... # other options
<application-jar>
[application-arguments]
4）参数说明
参数 解释 可选值举例
--class Spark程序中包含主函数的类
--master Spark程序运行的模式 本地模式：local[*]、spark://hadoop102:7077、
Yarn
--executor-memory 1G 指定每个executor可用内存为1G 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。
--total-executor-cores 2 指定所有executor使用的cpu核数为2个
application-jar 打包好的应用jar，包含依赖。这个URL在集群中全局可见。 比如hdfs:// 共享存储系统，如果是file:// path，那么所有的节点的path都包含同样的jar
application-arguments 传给main()方法的参数
2.4.3 配置历史服务
由于spark-shell停止掉后，hadoop102:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
1）修改spark-default.conf.template名称
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径，并分发
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync spark-defaults.conf
注意：需要启动Hadoop集群，HDFS上的目录需要提前存在。
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir /directory
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:8020/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"
# 参数1含义：WEBUI访问的端口号为18080
# 参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
# 参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4）分发配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
5）启动历史服务
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$
sbin/start-history-server.sh
6）再次执行任务
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://hadoop102:7077
--executor-memory 1G
--total-executor-cores 2
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
7）查看Spark历史服务地址：hadoop102:18080

2.4.4 配置高可用（HA）
1）高可用原理

2）配置高可用
（0）停止集群
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/stop-all.sh
（1）Zookeeper正常安装并启动（基于以前讲的数仓项目脚本）
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ zk.sh start
（2）修改spark-env.sh文件添加如下配置：
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

注释掉如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
#SPARK_MASTER_PORT=7077

添加上如下内容。配置由Zookeeper管理Master，在Zookeeper节点中自动创建/spark目录，用于管理：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop102,hadoop103,hadoop104
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

添加如下代码
Zookeeper3.5的AdminServer默认端口是8080，和Spark的WebUI冲突
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989
（3）分发配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
（4）在hadoop102上启动全部节点
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh
（5）在hadoop103上单独启动master节点
[atguigu@hadoop103 spark-standalone]$ sbin/start-master.sh
（6）在启动一个hadoop102窗口，将/opt/module/spark-local/input数据上传到hadoop集群的/input目录
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ hadoop fs -put /opt/module/spark-local/input/ /input
（7）Spark HA集群访问
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$
bin/spark-shell
--master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077
--executor-memory 2g
--total-executor-cores 2
参数：--master spark://hadoop102:7077指定要连接的集群的master
（8）执行WordCount程序
scala>sc.textFile("hdfs://hadoop102:8020/input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (atguigu,3), (hbase,6))
3）高可用测试
（1）查看hadoop102的master进程
[atguigu@hadoop102 ~]$ jps
5506 Worker
5394 Master
5731 SparkSubmit
4869 QuorumPeerMain
5991 Jps
5831 CoarseGrainedExecutorBackend
（2）Kill掉hadoop102的master进程，页面中观察http://hadoop103:8080/的状态是否切换为active。
[atguigu@hadoop102 ~]$ kill -9 5394
（3）再启动hadoop102的master进程
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/start-master.sh
2.4.5 运行流程
Spark有standalone-client和standalone-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
1）客户端模式
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077
--executor-memory 2G
--total-executor-cores 2
--deploy-mode client
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
--deploy-mode client，表示Driver程序运行在本地客户端

2）集群模式模式
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077
--executor-memory 2G
--total-executor-cores 2
--deploy-mode cluster
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10

--deploy-mode cluster，表示Driver程序运行在集群

（1）查看http://hadoop102:8989/页面，点击Completed Drivers里面的Worker

（2）跳转到Spark Worker页面，点击Finished Drivers中Logs下面的stdout

（3）最终打印结果如下

2.5 Yarn模式（重点）
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。
2.5.1 安装使用
0）停止Standalone模式下的spark集群
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/stop-all.sh
[atguigu@hadoop102 spark-standalone]$ zk.sh stop
[atguigu@hadoop103 spark-standalone]$ sbin/stop-master.sh
1）为了防止和Standalone模式冲突，再单独解压一份spark
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/
2）进入到/opt/module目录，修改spark-2.1.1-bin-hadoop2.7名称为spark-yarn
[atguigu@hadoop102 module]$ mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/ spark-yarn
3）修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml，添加如下内容
因为测试环境虚拟机内存较少，防止执行过程进行被意外杀死，做如下配置
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
4）分发配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml
5）修改/opt/module/spark/conf/spark-env.sh，添加YARN_CONF_DIR配置，保证后续运行任务的路径都变成集群路径
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
6）分发spark-yarn
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync spark-yarn
7）启动HDFS以及YARN集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
8）执行一个程序
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
参数：--master yarn，表示Yarn方式运行；--deploy-mod表示客户端方式运行程序
9）如果运行的时候，抛出如下异常ClassNotFoundException:com.sun.jersey.api.client.config.ClientConfig
-原因分析
Spark2中jersey版本是2.22，但是yarn中还需要依赖1.9，版本不兼容
-解决方式
在yarn-site.xml中，添加
<property>
<name>yarn.timeline-service.enabled</name>
<value>false</value>
</property>

10）查看hadoop103:8088页面，点击History，查看历史页面

2.5.2 配置历史服务
由于是重新解压的Spark压缩文件，所以需要针对Yarn模式，再次配置一下历史服务器。
1）修改spark-default.conf.template名称
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径，并分发
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync spark-defaults.conf
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:8020/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"
# 参数1含义：WEBUI访问的端口号为18080
# 参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
# 参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4）分发配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
2.5.3 配置查看历史日志
为了从Yarn上关联到Spark历史服务器，需要配置关联路径。
1）修改配置文件/opt/module/spark/conf/spark-defaults.conf
添加如下内容：
spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080
spark.history.ui.port=18080
2）同步spark-defaults.conf配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync spark-defaults.conf
3）重启Spark历史服务
[atguigu@hadoop102 spark]$ sbin/stop-history-server.sh

[atguigu@hadoop102 spark]$ sbin/start-history-server.sh
4）提交任务到Yarn执行
[atguigu@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
5）Web页面查看日志：http://hadoop103:8088/cluster

2.5.4 运行流程
Spark有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出。
yarn-cluster：Driver程序运行在由ResourceManager启动的APPMaster适用于生产环境。
1）客户端模式（默认）
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn
--deploy-mode client
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10

2）集群模式
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn
--deploy-mode cluster
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
10
（1）查看http://hadoop103:8088/cluster页面，点击History按钮，跳转到历史详情页面

（2）点击Executors->点击driver中的stdout

 

可能碰到的问题:
如果在 yarn 日志端无法查看到具体的日志, 则在yarn-site.xml中添加如下配置并启动Yarn历史服务器

<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://hadoop204:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
注意：hadoop历史服务器也要启动 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

2.6 Mesos模式（了解）
Spark客户端直接连接Mesos；不需要额外构建Spark集群。国内应用比较少，更多的是运用Yarn调度。
2.7 几种模式对比
模式 Spark安装机器数 需启动的进程 所属者
Local 1 无 Spark
Standalone 3 Master及Worker Spark
Yarn 1 Yarn及HDFS Hadoop
2.8 端口号总结
1）Spark历史服务器端口号：18080 （类比于Hadoop历史服务器端口号：19888）
2）Spark Master Web端口号：8080（类比于Hadoop的NameNode Web端口号：9870(50070)）
3）Spark Master内部通信服务端口号：7077 （类比于Hadoop的8020(9000)端口）
4）Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：4040
5）Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088
第3章 WordCount案例实操
Spark Shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成Jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理Jar包的依赖。
3.1 编写程序
1）创建一个Maven项目WordCount，包名为com.atguigu.spark
2）输入文件夹准备：在新建的WordCount项目名称上右键=》新建input文件夹=》在input文件夹上右键=》分别新建1.txt和2.txt。每个文件里面准备一些word单词。
3）导入项目依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>WordCount</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.4.6</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>

注意：如果maven版本为3.2.x，插件下载报错，那么修改插件版本为3.3.2
4）创建伴生对象WordCount，编写代码
package com.atguigu.spark

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {

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

//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf = new SparkConf().setAppName("WC").setMaster("local[*]")

//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
val sc = new SparkContext(conf)

//3.读取指定位置文件:hello atguigu atguigu
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input")

//4.读取的一行一行的数据分解成一个一个的单词（扁平化）(hello)(atguigu)(atguigu)
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))

//5. 将数据转换结构：(hello,1)(atguigu,1)(atguigu,1)
val wordToOneRdd: RDD[(String, Int)] = wordRdd.map(word => (word, 1))

//6.将转换结构后的数据进行聚合处理 atguigu:1、1 =》1+1 (atguigu,2)
val wordToSumRdd: RDD[(String, Int)] = wordToOneRdd.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)

//7.将统计结果采集到控制台打印
val wordToCountArray: Array[(String, Int)] = wordToSumRdd.collect()
wordToCountArray.foreach(println)

//一行搞定
//sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile(args(1))

//8.关闭连接
sc.stop()
}
}
5）打包插件
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<mainClass>com.atguigu.spark.WordCount</mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
6）打包到集群测试
（1）点击package打包，然后，查看打完后的jar包

（2）将WordCount.jar上传到/opt/module/spark目录
（3）在HDFS上创建，存储输入文件的路径/input
[atguigu@hadoop102 spark]$ hadoop fs -mkdir /input
（4）上传输入文件到/input路径
[atguigu@hadoop102 spark]$ hadoop fs -put /opt/module/spark-local-standalone/input/1.txt /input
（5）执行任务
[atguigu@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit
--class com.atguigu.spark.WordCount
--master yarn
WordCount.jar
/input
/output
注意：input和ouput都是HDFS上的集群路径。
（6）查询运行结果
[atguigu@hadoop102 spark]$ hadoop fs -cat /output/*
注意：如果运行发生压缩类没找到，可以参考如下方案解决
https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/44833425

3.2 本地调试
本地Spark程序调试需要使用Local提交模式，即将本机当做运行环境，Master和Worker都为本机。运行时直接加断点调试即可。如下：
package com.atguigu.spark

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

object WordCount {

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

//1.创建SparkConf并设置App名称，设置本地模式运行
val conf = new SparkConf().setAppName("WC").setMaster("local[*]")

//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
val sc = new SparkContext(conf)

//3.使用sc创建RDD，输入和输出路径都是本地路径
sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile("output")

//4.关闭连接
sc.stop()
}
}
3.3 关联源码
1）按住ctrl键，点击RDD

2）提示下载或者绑定源码

3）解压资料包中spark-2.1.1.zip到非中文路径。例如解压到：E:2_software
4）点击Attach Sources…按钮，选择源码路径E:2_softwarespark-2.1.1

3.4 异常处理
如果本机操作系统是Windows，如果在程序中使用了Hadoop相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：

出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是用到了hadoop相关的服务，解决办法
1.配置HADOOP_HOME环境变量
2.在IDEA中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME变量