第8课：彻底实战详解使用IDE开发Spark程序

第8课：彻底实战详解使用IDE开发Spark程序

1.下载安装windows下的scala-2.10.4.

2.打开eclipse，新建scala project： WordCount

3.修改依赖的scala版本为2.10.x。

在Package Explorer中WordCount上点击右键，选择properities->scala Compilier，选择下图所示use peoject settings，选择Scala installation为latest 2.10 bundle(dynamic)后点击OK。

可以看到WordCount project中的scala library container中的版本变成了2.10.5，如下图：

4. 加入spark-1.6.0的jar文件依赖。

下载spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz，解压到D:\ProgramFiles目录中，将spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\lib\spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 导入到eclipse中。

在eclipse中的WordCount上点击右键，选择build path->Configure Build Path，在Libraries栏选择Add External JARs...，选择spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\lib\spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar ，点击OK。

此时可以在WordCount Project中的Referenced Libraries中看到spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar，如下图所示：

5. 在src下建立spark工程包：

WrodCount project上的src上点击右键，选择new -> Package，包名为com.dt.spark。点击finish。

6. 创建scala入口类。

在com.dt.spark包上点击右键，选择new->scala class。类名为com.dt.spark.WordCount，点击finish。

此时就可以编写代码了。

7.  把class变成object并编写main入口方法。代码如下：

package com.dt.spark


import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext


/**
 * 使用scala开发本地测试的spark WordCount程序
 * DT大数据梦工厂
 * 新浪微博：p://weibo.com/ilovepains/
 */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]){
    /*
     * 第一步：创建spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序运行时的配置信息
     * 例如通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL，如果设置
     * 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
     * 只有1内存）的初学者
     */
    val conf = new SparkConf()      //创建SparkConf对象。因为是全局唯一的，所以使用new，不用工厂方法模式。
    conf.setAppName("Wow, My First Spark App!")    //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
    conf.setMaster("local")  //此时程序在本地运行，不需要安装spark集群。
    /**
     * 第二步：创建SparkContext对象，
     * SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用scala/java/Python/R等都必须有一个SParkContext，而且默认都只有一个。
     * SparkContext核心作用：初始化应用程序运行时所需要的核心组件，包括DAGScheduler,TaskScheduler,Scheduler Backend,
     * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等。SparkContext是整个Spark应用程序中最为重要的一个对象，
     * 
     */
     val sc = new SparkContext(conf)    //通过创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例来定制SPark地的具体参数和配置信息。
    /*
     * 第三步：根据具体的数据来源（/HBase/Local FS/DB/S3等）通过SparkContext创建RDD，
     * RDD创建有三种基本方式：1.根据外部数据来源（如HDFS），2.根据Scala集合，3.由其他RDD操作产生
     * 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴，
     */
    val lines = sc.textFile("D://programFiles//spark-1.6.0-bin-hadoop2.6//README.md", 1)  //假设电脑只有1G内存，一个core。读取本地文件，设置partition
    //也可以写成：l lines:RDD[String] = sc.textFile    类型推断
    /**
     * 第4步：对初始RDD进行Transformation级别的处理。例如map/filter等高阶函数等的编程
     * 来进行具体的数据计算。第4.1步：将每一行的字符串拆分成单个的单词。
     */
     val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") }   //对每一行的字符串进行单词拆分，map每次循环一行，将每一行的小集合通过flat合并成一个大集合
    /**
     * 第4.2步，在单词拆分的基础上对每个单词实例 进行计数为1，也就是word => (word,1)
     */
    val pairs = words.map { word => (word,1) }
    /**
     * 第4.3步，在每个单词实例计数为1的基础上，统计每个单词在文件中出现的总次数。
     */
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_)  //对相同的Key,进行Value的累计（包括Local和Reduce级别同时 Reduce）