【Spark】使用IDEA开发Spark Application以及打包测试

一、IDEA新建scala应用

Create New Project

选择scala，IDEA，点击next

项目名称：sparkApp，选择JDK，选择Scala SDK，点击finish

等待加载项目，项目目录结构如下

打开file下的 Project structure

新建目录和设置属性：

把src设置为source；

在src下新建2个目录，main和test，其中main设置为source，test设置为test；

在main和test目录下分别新建3个目录：java，resource，scala；

main目录下的java和scala设置为source，resource设置为resource；

test目录下的java和scala设置为test，resource设置为test resource；

二、新建scala object类

引入spark必须的包；

再次打开project struct，libraries，

选择 spark-1.3.0-bin-2.5.0-cdh5.3.6/lib 目录下的所有 jar包；点击 ok

可以在外部包看到引入的lib

在Scala 目录下新建package：com.spark.app

新建scala object：SparkDemo；

从hdfs读取文件生成rdd，处理完后保存结果到hdfs；

package com.spark.app

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

/*
scala的main方法必须在 object 中
 */
object SparkDemo {

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

    val inputFile = "hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020/user/root/mapreduce/wordcount/input/wc.input" // Should be some file on your system
    val outputFile = "hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020/user/root/mapreduce/wordcount/sparkOutput"

    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application") //.setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val rdd = sc.textFile(inputFile);
    val wordCount = rdd.flatMap(line => line.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey((x, y) => (x + y))

    wordCount.saveAsTextFile(outputFile)

    sc.stop()
  }
}
           

右键运行 SparkDemo；查看hdfs上生成的文件；

bin/hdfs dfs -text /user/root/mapreduce/wordcount/sparkOutput/part-00000

(hive,3)
(hadoop,3)
(sqoop,2)
(hbase,2)
           

三、打包

再次打开project structure；选择artifacts，点击 + 号；选择JAR，点击 “from modules with dependencies”

选择主类，SparkDemo；点击 ok

删除jar包，选中jar包，点击 - 号删除；

删除后，点击ok

找到build -> build artifacts

选中上文设置的jar，再点击build

在根目录下有新的目录out，在下级目录可以找到生成的 sparkApp.jar

四、发布到spark运行

把sparkApp.jar 用 filezilla 上传到 spark-1.3.0-bin-2.5.0-cdh5.3.6/jars 目录下

spark-submit 入门了解，如果是多行，每一行最后的反斜杆 \ 不可以省略；

bin/spark-submit \
  --class <main-class> \        -- jar包的主类，在打包时已经设置主类，所以这一个配置可以删除
  --master <master-url> \       -- 集群管理器所在的节点
  --deploy-mode <deploy-mode> \      -- 部署模式，可以是client或cluster
  --conf <key>=<value> \        -- 配置的参数
  ... # other options
  <application-jar> \           -- jar包名称
  [application-arguments]       -- 启动应用的参数
           

sparkApp.jar 启动的 spark-submit 命令应该为：

bin/spark-submit \
  --master spark://hadoop-senior.ibeifeng.com:7077 \
  jars/sparkApp.jar
           

由于在上文已经运行 sparkDemo，在hdfs上有生成输出的文件；所以要先删除该目录

bin/hdfs dfs -rm -r mapreduce/wordcount/sparkOutput
           

在 spark-1.3.0-bin-2.5.0-cdh5.3.6 目录下运行 spark-submit 命令

运行命令后；检验是否成功执行sparkDemo；

在hdfs上，/user/root/mapreduce/wordcount/sparkOutput 有新生成文件

说明有执行成功。