spark提交scala代码

本文详细介绍了如何使用sbt工具编译Scala代码,并通过spark-submit命令在Spark环境中运行。从目录结构搭建、代码编写到配置文件修改,再到最终的运行步骤,提供了完整的操作流程。

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目的:通过spark-submit提交scala代码

scala代码需要先编译才能在spark上跑

工具:sbt

           下载地址sbt

 

正式开始

假设现在的地址是 /home/sparknode/scalacode,则需要先

mkdir -p src/main/scala

(路径必须严格遵守,少一个都不行)

然后在  /home/sparknode/scalacode/src/main/scala   下创建 wordCount.scala

#wordcount程序
import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}

object wordCount{
    def main(args:Array[String]){
        val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val lines = sc.textFile("file:///home/sparknode/桌面/word.txt")
        val words = lines.flatMap(_.split(" ")).filter(word => word != "")
        val pairs = words.map(word => (word,1))
        val wordscount = pairs.reduceByKey(_ + _ )
        wordscount.collect.foreach(println)
        sc.stop()
    }
}

然后回到/home/sparknode/scalacode,创建sample.sbt

#修改自己的scala和spark版本
name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.6"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.2"

之后在/home/sparknode/scalacode 

sbt的安装地址/bin/sbt package

此时完成了编译,生成了simple-project_2.11-1.0.jar。

在spark上运行

spark-submit --class "wordCount" --master local /home/sparknode/scalacode/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

这里的 --class 为 wordCount.scala的主类名

### 如何在 Spark 中运行 Scala 编写的代码 要在 Spark 中运行由 Scala 编写的应用程序,可以按照以下方法操作: #### 1. 安装 SparkScala 为了能够成功运行 Scala 应用程序,首先需要确保已经正确安装了 Spark 和与其兼容的 Scala 版本。不同版本的 Spark 可能对应不同的 Scala 版本,请务必确认两者之间的兼容性[^3]。 可以通过官方提供的下载链接获取最新版本的 Spark 软件包,并完成本地环境配置[^2]。 #### 2. 创建 Scala 工程并编写代码 创建一个新的 Scala 工程或者脚本文件来实现所需的功能逻辑。例如,下面是一个经典的 Word Count 实现案例[^4]: ```scala package cn.itcast.spark import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 假设输入路径为 args(0),输出路径为 args(1) sc.textFile(args(0)) .flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) .sortBy(-_._2) .saveAsTextFile(args(1)) sc.stop() } } ``` 此段代码定义了一个名为 `WordCount` 的对象,其中包含了用于统计单词频率的核心业务逻辑。 #### 3. 构建项目并打包成 JAR 文件 使用构建工具(如 sbt 或 Maven)编译上述源码并将它打包成可执行的 jar 文件形式以便提交Spark 集群处理。如果工程中有外部库依赖,则需把这些第三方类库也一并包含进去。 对于 SBT 用户来说,可以在 build.sbt 添加类似这样的设置项: ```sbt name := "Simple Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.10.5" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.3.1" ``` 完成后通过命令行调用 `sbt assembly` 来生成最终产物——即带有所有必要组件在内的单一 jar 包。 #### 4. 提交作业至 Spark 平台 最后一步就是利用 spark-submit 工具把前面准备好的 jar 文件连同参数一起发送出去交给集群调度器安排计算资源加以执行: ```bash ./bin/spark-submit \ --class cn.itcast.spark.WordCount \ --master local[4] \ /path/to/jarfile.jar input.txt output_dir/ ``` 这里指定主入口函数所在的全限定名(`cn.itcast.spark.WordCount`)以及数据集的位置还有期望得到的结果存储位置等等细节信息。 --- ### 注意事项 - **版本匹配**: 确认所使用的 SparkScala 是否存在版本冲突问题。 - **依赖管理**: 如果应用涉及额外的 Java/Scala 类库支持,记得将其纳入到项目的 classpath 当中去。 - **调试技巧**: 开发初期建议先借助于 Spark shell 这样的交互式界面快速验证想法再逐步过渡到正式部署阶段。
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