用IDEA开发基于Spark3.4.1和Scala2.12.18的Spark项目的sbt方式配置，超详细哦

注：本次我用到的Scala版本为Scala2.12.18版本，Spark版本为3.4.1版本，IDEA版本为IntelliJ IDEA 2019.2.3 x64版本（IDEA版本如果是其它的版本的话，可能有些许地方不一样，但都是同样的道理） 

下载安装Scala2.12.18

The Scala Programming Language

打开上面的网址，点击install

跳转后找到下图所示的地方点进去 

找到Scala2.12.18版本点进去

下滑找到Windows平台的zip包下载

下载下来解压到任意一个地方，最好是放在此处之后不再移动，因为要配环境变量，移动了后要重新配环境变量

如果是Win11系统请打开设置照下面的顺序点进去

在用户变量里点击新建（要配置系统变量也行，同样的操作）

找下面图中的内容输入变量名，点击浏览目录，到解压的目录的bin文件夹所在的同级路径下点击确定再确定 

点击Path点编辑

点击新建，加入如图所示内容，点击确认、确认再确认即可

win+R输入cmd回车，在命令框输入scala -version回车，出现如图情况说明成功了（直接键入scala就可以在命令行写scala程序了，要退出来键入:quit回车即可，scala编程这里就不介绍了，感兴趣的可以自己去学习哦）

打开IDEA，然后安装scala插件，按如下图示，先点击配置（configure），然后点击插件（plugin）

然后再搜索框输入scala，安装如下图标的插件，如果没有安装过会显示install按钮，如果已经安转过的就会像我的一样显示installed，安装好后点击OK回到主界面，然后重启IDEA

重新打开IDEA，新建项目

照下图点击操作

图中的名称、地址自己填，唯独注意的是jdk版本选择自己当前所安装的jdk（建议jdk1.8以上，如果没安装好jdk的请先安装好哦），sbt版本用默认就行（IDEA版本和我一样的就像我一样即可），scala版本选择2.12.18版本，最后点击finally

进去后等待构建成功

配置sbt依赖

这里只演示基于sbt添加spark-sql和spark-core依赖，其它的依赖自己添加即可

展开项目，在build.sbt文件里配置

添加如下配置，其中包含了将国外源改为国内的阿里源，然后点击如图所示位置下载依赖

name := "SparkSbt"

version := "0.1"

scalaVersion := "2.12.18"
lazy val root = (project in file("."))
  .settings(
    // 指定国内源
    resolvers += "central" at "https://maven.aliyun.com/repository/public",
    // 屏蔽默认的maven central源
    externalResolvers := Resolver.combineDefaultResolvers(resolvers.value.toVector, mavenCentral = false),
    updateOptions := updateOptions.value.withCachedResolution(true),
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.4.1",
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.4.1"
  )

等待成功即可

创建Spark项目结构如下，一般在scala下创建包，再在包中创建Spark项目

在创建好的包下创建项目

代码测试，写好后点一下代码界面，右键点运行

package Test

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

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

    //创建SparkContext对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("RDDtest1").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    // Spark处理逻辑代码
    val datas = Array(8,10,3,9,5)
    val distData = sc.parallelize(datas)
    val i: Int = distData.reduce((a, b) => a + b)
    //关闭SparkContext对象
    println(i)
    sc.stop()
  }

}

运行如下图，结果正确

至此，教程完毕。