基IDEA开发Spark的Maven项目--Scala语言

本文介绍如何在IntelliJ IDEA中使用Maven构建Scala Spark项目,包括安装配置、添加依赖、设置源文件夹及开发测试过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Maven管理项目在JavaEE普遍使用,开发Spark项目也不例外,而Scala语言开发Spark项目的首选。因此需要构建Maven-Scala项目来开发Spark项目,本文采用的工具是IntelliJ IDEA 2018,IDEA工具越来越被大家认可,开发java, python ,scala 支持都非常好

下载链接 : https://www.jetbrains.com/idea/download/  安装直接下一步即可

安装scala插件,File->Settings->Editor->Plugins,搜索scala即可安装

创建Maven工程,File->New Project->Maven  选择相应的JDK版本,直接下一步

设定Maven项目的GroupId及ArifactId

创建项目的工程名称,点击完成即可

创建Maven工程完毕,默认是Java的,没关系后面我们再添加scala与spark的依赖

修改Maven项目的pom.xml文件,增加scala与spark的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.victor</groupId>
    <artifactId>SparkSQL</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <spark.version>2.3.0</spark.version>
        <scala.version>2.11</scala.version>
        <hadoop.version>2.9.1</hadoop.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <repositories>
        <repository>
            <id>central</id>
            <name>Maven Repository Switchboard</name>
            <layout>default</layout>
            <url>http://repo2.maven.org/maven2</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>

        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.5</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

 

删除项目的java目录等,新建scala并设置源文件夹

添加scala的SDK

添加scala的SDK成功

开发Spark实例

注意这里的路径指HDFS下的。

测试通过

打包编译

导出:

再编译:

 

### 如何在 IntelliJ IDEA 中新建一个 Spark Scala Maven 项目 #### 准备工作 确保已安装并配置好 Java JDK、Scala SDK 和 Apache Maven。此外,还需要准备好 Spark 的依赖库版本以及对应的 Scala 版本[^1]。 #### 新建 Maven 项目 打开 IntelliJ IDEA 并选择 `File -> New -> Project`,在弹出的窗口中选择 `Maven` 作为项目类型,并勾选 `Create from archetype`。在可用的 Archetype 列表中查找适合 Scala 开发的相关模板(如果未找到可以直接跳过此步),点击 `Next` 继续[^2]。 #### 配置 pom.xml 文件 编辑项目的 `pom.xml` 文件以引入必要的依赖项。以下是典型的 `pom.xml` 配置示例: ```xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>spark-scala-project</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <scala.version>2.12.10</scala.version> <spark.version>3.1.2</spark.version> </properties> <dependencies> <!-- Scala Dependency --> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${scala.version}</version> </dependency> <!-- Spark Core Dependency --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <!-- Spark SQL Dependency (Optional) --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId> <version>4.5.6</version> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> </project> ``` 上述代码片段定义了一个本的 Maven 构建文件,其中包含了 ScalaSpark 的核心依赖项[^3]。 #### 添加 Scala 支持 完成 Maven 项目的创建后,在 IntelliJ IDEA 中右键单击项目名称,选择 `Add Framework Support...`,然后勾选 `Scala` 复选框来启用 Scala 插件支持。此时会提示导入所需的 Scala SDK,按照向导操作即可完成设置。 #### 编写 Spark 程序 在项目中的 `src/main/scala` 路径下新建一个 Scala 类文件,命名为 `SparkWordCount.scala` 或其他自定义名字。以下是一个简单的 Word Count 实现例子: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object SparkWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("input.txt") // 替换为实际输入路径 val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.saveAsTextFile("output") // 输出结果保存至指定目录 sc.stop() } } ``` 通过 Alt+Enter 快捷键可以快速解决缺失的包导入问题。 #### 配置运行参数 进入 `Run -> Edit Configurations...`,新增一项名为 `Application` 的运行配置。在此处填写主类名(即上面编写的对象全限定名)、JVM 参数以及其他必要选项。完成后可直接点击绿色三角形按钮启动应用程序。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值