通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序

一、idea社区版安装scala插件

因为idea默认不支持scala开发环境，所以当需要使用idea搭建scala开发环境时，首先需要安装scala插件，具体安装办法如下。

1、打开idea，点击configure下拉菜单中的plugins选项：

2、在弹出对话框中点击红框按钮：

3、在弹出最新对话框的搜索栏输入scala，在筛选出的内容中选择红框部分，点击右侧install按钮开始下载插件：

本人在测试过程中通过install自动下载插件失败，最后选择手动下载scala插件，然后通过步骤2中install plugin from disk选项，选择手动下载zip包的方式安装插件成功。

二、创建scala工程

1、下载scala安装文件，并解压到d:目录下：

https://downloads.lightbend.com/scala/2.10.6/scala-2.10.6.zip

2、打开idea开发工具，选择“create new project”，创建一个新的工程：

3、下图中选择jdk版本、选择scala、以及scala依赖包位置（scala安装软件位置），next：

4、输入工程名称并且选择工程位置，点击finash：

5、完成工程创建后如下：

三、配置scala工程

1、file->preject structure:

2、modulesàsrcànew folder方式创建文件夹：

3、完成文件创建后，点击ok完成配置。

工程结构如下：

四、为工程导入spark jar包

1、首先解压缩spark安装包到d:目录下：

D:spark-1.3.0-bin-2.5.0-cdh5.3.6

2、fileàproject structure：

3、在对话框选择librariesà+àjava：

4、在弹出对话框内选择spark解压目录，选中spark lib目录下所有jar包，点击ok导入所有jar包：

5、点击ok，完成spark jar包导入scala工程：

五、编写wordcount程序进行基准测试

1、在scala工程中创建packet，并且创建测试spark类，并且编写wordcount程序代码，如下：

package Chavin.King.SparkApp
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SparkDemo {
def main(args: Array[String]) {
val logFile = "hdfs://chavin.king:9000/user/hadoop/mapreduce/wordcount/input/wc.input"
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application") //.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.textFile(logFile)
val wordcount = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).map(x => (x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._2,x._1))
wordcount.saveAsTextFile("hdfs://chavin.king:9000/user/hadoop/mapreduce/wordcount/output00000")
sc.stop()
}
}

截图如下：

2、代码完成之后，右键à选择run “SparkApp”，运行程序进行功能测试。

3、打包SparkApp程序：

File—>preject structureàartifactsà+àJARàfrom modules with dependencies:

下图中选择要编译的主类，点击ok：

删除output layout下的所有依赖jar包，并且指定output directory，点击ok：

回到idea主页面，点击buildàbuild artifacts：

SaprkApp.jar—>build，进行jar包编译：

编译完成后到d:下可以看到我们编译的jar包。

4、测试编译的jar包（SparkApp.jar）：

4.1）删除hdfs输出目录：

bin/hdfs dfs -rm -r hdfs://chavin.king:9000/user/hadoop/mapreduce/wordcount/output00000

4.2）spark-submit方式测试jar包：

bin/spark-submit
--master yarn
--deploy-mode client
/opt/datas/SparkApp.jar