Spark学习笔记——在远程机器中运行WordCount

1.通过realy机器登录relay-shell

ssh XXX@XXX

2.登录了跳板机之后，连接可以用的机器

XXXX.bj

3.在本地的idea生成好程序的jar包（word-count_2.11-1.0.jar）之后，把jar包和需要put到远程机器的hdfs文件系统中的文件通过scp命令从开发机传到远程的机器中

scp 开发机用户名@开发机ip地址:/home/XXXXX/文件 .    #最后一个.表示cd的根目录下

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
//    val inputFile =  "file:///home/mi/coding/coding/Scala/word-count/input/README.txt"
//    val inputFile =  "file://README.txt"
    val inputFile =  "/user/XXXX/lintong/README.txt"
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("yarn-client")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile(inputFile)
    val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
//    wordCount.foreach(println)
//    wordCount.saveAsTextFile("file:///home/mi/coding/coding/Scala/word-count/output/READMEOUT.txt")
    wordCount.saveAsTextFile("/user/XXXX/lintong/READMEOUT.txt")
  }
}

4.通过put命令将远程机器中的txt文件，传到远程机器的hdfs文件系统

hadoop fs -put /homeXXX/文件名 ./lintong    #.注意.的目录地址是用户的根目录

5.这时可以使用下面命令查看文件

hadoop fs -ls ./lintong

6.接下来写shell脚本，来运行spark-submit命令，写完shell脚本只要运行shell脚本就行，shell脚本的目录和jar包的目录保持一致

yarn-client 调试模式

yarn-cluster 生产模式

spark-submit --cluster XXXXX 
    --master yarn-client 
    --num-executors 3 
    --class "包名.类名" 
    --queue XXXXX 
    word-count_2.11-1.0.jar

7.最后在hdfs文件系统中查看生成的文件，注意

wordCount.saveAsTextFile("/user/XXXX/lintong/READMEOUT.txt")

 会是一个READMEOUT.txt目录，这个目录下面有part文件

hadoop fs -ls ./lintong/READMEOUT.txt

 输出

lintong/READMEOUT.txt/_SUCCESS
lintong/READMEOUT.txt/part-00000