spark代码运行

1.下载scala插件

二、使用Maven创建新项目

1.启动idea,选择新建项目。之后的设置如下:

2.将Scala添加到全局库中(注意:Scala的版本不宜太高,最好是2-12.否则后面会报下面这个错误

3.设置maven依赖项。修改pom.xml文件,添加如下:

 4.下载依赖。添加完成之后,刷新Maven,它会帮助我们去下载依赖。

5.编写代码。修改文件夹的名字。(注意:是在重构里面有重命名)

6.新建Scala类。如果这里没有看到Scala类的选项,就去检查第2步。(如果没有出现scala类,请再次添加全局库。)

7.选择Object,输入WordCount

9.准备待统计的词频文件。在项目根目录下建立文件夹input,并穿件两个文本文件:word1.txt, word2.txt。文本内容随意

10.运行代码。点击运行代码。(红色无所谓,只要后面出现:进程已结束,退出代码为 0。这句就是对的。

### 在 Linux 环境下运行 Spark 代码的方法 要在 Linux 系统中成功运行 Spark 代码,通常需要完成以下几个方面的操作: #### 1. 准备开发环境 为了编写并编译 Spark 应用程序,开发者可以选择 Maven 或 SBT 来管理项目依赖项。例如,在构建文件 `build.sbt` 中添加如下依赖关系来引入 Apache Spark 的核心库[^3]。 ```scala libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.3.0" ``` 注意版本号应与实际使用的 Spark 版本一致。 #### 2. 构建可执行 JAR 文件 通过 IDE(如 IntelliJ IDEA)或者命令行工具生成包含应用程序逻辑的 jar 包。如果使用的是 Maven 工程,则可以通过以下步骤打包应用[^2]: - 执行 `mvn clean package` 命令以创建不含外部依赖的 jar 包。 - 如果目标环境中缺少某些必要的类库,则需选择带全部依赖的 fat-jar 方式打包。 #### 3. 部署至 Linux 并设置参数 将上述生成好的 jar 文件传输到目标服务器上的指定目录,比如 `/opt/module/spark-apps/your-application.jar` 。接着定义好输入输出路径以及其他必要选项后提交作业给集群处理。 对于简单的 Word Count 实例而言,其 shell 脚本可能类似于下面这样: ```bash $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --class com.example.WordCount \ --master local[*] \ /opt/module/spark-apps/wordcount-example-assembly-0.1.jar \ hdfs://namenode:8020/user/data/input.txt hdfs://namenode:8020/user/data/output/ ``` 这里指定了主入口函数所在的全限定名以及采用本地模式作为计算资源调度器;同时还提供了 HDFS 上的数据源位置和结果存储地址等信息。 #### 4. 远程调试 (可选) 当遇到复杂问题难以定位时,可以从 Windows 主机连接至部署有 Spark 的 Linux VM 开启远程会话以便更深入地探查内部状态变化情况。具体做法是在 JetBrains Product Family 下打开对应工程配置窗口新增一项 Remote Debugging Task ,填写主机 IP 地址及监听端口号等相关细节即可建立链接通道[^4]。 以上就是关于如何在基于 Unix-like OS 的机器上面启动由 Scala / Java 编写的分布式大数据框架实例的大致流程概述。
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