Spark之IntelliJ IDEA搭建与spark应用程序创建与运行（本地运行）_本地怎么运行spark程序

一：Linux上IntelliJ IDEA安装

1：下载IntelliJ IDEA.JetBrains共提供了两个版本：社区版（免费开源）和终极版（专非有免费），下载后将压缩文件移至用户主目录下，在此事例中即master节点的/home/mark/

执行下述命令对ideaIC-2018.1.tar.gz进行压缩，得到文件夹idea-IC-201814,为方便操作将其重命名为idea1814

$ tar -zvxf ideaIC-2018.1.tar.gz

$ mv idea-IC-201814 idea1814

2：配置IntelliJ IDEA

通过下述命令进入idea1814目录，打开IntelliJ IDEA

$ cd idea1814

bin/idea.sh

如果先前已安装IntelliJ IDEA，并希望保留其配置，那么可以选择第一个选项，并指定版本的配置文件夹；若是初次安装，则需要选择第二个选项。

用户可以设定IntelliJ IDEA的主题风格

下图要求用户选择是否将IntelliJ IDEA与系统应用程序菜单集成。若不勾选该选项，则用户需要手动执行idea.sh脚本开启IntelliJ IDEA。

下图，用户可以选择所需的工具，包括构建工具、版本控制工具以及许多其他工具。

3：安装Scala插件

下载scala-intellij-bin-2018.1.8.zip,并将其移至用户主目录下

mv scala-intellij-bin-2018.1.8.zip /home/mark

在下图所示窗口中单击“Configure”下拉菜单中的“Plugins”选项。

在弹出的窗口中选择从本地磁盘安装导入安装Scala插件

找到scala-intellij-bin,所在目录，单击导入，如下图，

重新启动IntelliJ IDEA，如下图

至此，Linux上的IntelliJ IDEA的搭建安装完成

二：创建Spark应用程序

如果是初次安装IntelliJ IDEA，在弹出界面中点击“Create a New Project”直接进入Project创建过程，如下图所示

如果先前已安装IntelliJ IDEA,也可以在File菜单下单击“New”->"New Project"命令，进入Project创建过程

1：创建Project

如果是初次安装IntelliJ IDEA,在弹出界面中点击“Create a New Project”直接进入Project创建过程

         

如果先前已经安装IntelliJ IDEA,也可在File菜单下单击“New”->"New Project"命令进入Project创建过程

2：选择“IDEA”

3：设置相关Project名称、相关目录与版本信息。其中Project SDK需要通过“New...”设置为JDK的路径；Scala SDK需要通过“Create...”设置为Scala的路径

4：创建Project的目录结构

单击“File”->"Project Structure..."

在弹出的窗口中单击“Modules”命令，在对应的右侧窗口中，选中“src”文件夹并单击右键，选择“New Folder...”命令，创建“main”文件夹，如下图。同样的步骤，再选中“main”，在其中分别创建“java”、“resources”、"scala"文件夹，然后通过“Mark as”设置文件夹属性，目录结构如下图。

5：添加Spark依赖包

虽然已经在IntelliJ IDEA中创建了Project，但是Project还不能识别Spark类，因此需要将Spark相应的依赖包添加进其中。首先单击“File”->"Project Structure..."在打开的窗口中点击“Libraries”命令，再单击“+”，在菜单中选择“java”,如下图。找到安装Spark集群时解压出来的“spark-1.4.0-bin-hadoop2.4”文件夹，并将其lib目录下相应的jar包导入，如下图。

6：创建Scala Object

在左侧的Project目录结构中选中创建的包“mark.spark”，单击右键选择“New”->"Scala Class","Kind"表示类型，选择“Object”

三：Spark应用程序部署

下面对HDFS上file.txt文件中的字母“a”进行统计个数

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object SimpleApp {
  def main(args:Array[String]): Unit = {
    val logFile="hdfs://master:9000/work/file.txt"
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("local[2]")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val logData=sc.textFile(logFile,2).cache()
    val num=logData.flatMap(x=>x.split(" ")).filter(_.contains("a")).count()
    println("Words with a : %s".format(num))
    sc.stop()
  }
}

setMaster()用于设置应用程序的运行方式，在该示例中setMaster()设置为“local[2]”，表示应用程序将以本地模式运行，并使用两个核心。

在窗口的空白处单击右键，选择“Run 'SimpleApp'”