Question

如何使用intellij搭建spark开发环境

Answer 1

　　1：IDEA的安装
　　官网jetbrains.com下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和& Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。
　　根据安装指导安装IDEA后，需要安装scala插件，有两种途径可以安装scala插件：
　　启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Configure -> Plugins -> Install JetBrains plugin... -> 找到scala后安装。
　　启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Open Project -> File -> Settings -> plugins -> Install JetBrains plugin... -> 找到scala后安装。

　　如果你想使用那种酷酷的黑底界面，在File -> Settings -> Appearance -> Theme选择Darcula，同时需要修改默认字体，不然菜单中的中文字体不能正常显示。
　　

　　
　　2：建立Spark应用程序
　　下面讲述如何建立一个Spark项目week2（，正在录制视频），该项目包含3个object：
　　取自spark examples源码中的SparkPi
　　计词程序WordCount1
　　计词排序程序WordCount2

　　A：建立新项目
　　创建名为dataguru的project：启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Create New Project -> Scala -> Non-SBT -> 创建一个名为week2的project（注意这里选择自己安装的JDK和scala编译器） -> Finish。
　　设置week2的project structure
　　增加源码目录：File -> Project Structure -> Medules -> week2，给week2创建源代码目录和资源目录，注意用上面的按钮标注新增加的目录的用途。
　　

　　增加开发包：File -> Project Structure -> Libraries -> + -> java -> 选择
　　/app/hadoop/spark100/lib/spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar
　　/app/scala2104/lib/scala-library.jar可能会提示错误，可以根据fix提示进行处理

　　B：编写代码
　　在源代码scala目录下创建1个名为week2的package，并增加3个object（SparkPi、WordCoun1、WordCount2）：
　　

　　SparkPi代码
　　package week2
　　
　　import scala.math.random
　　import org.apache.spark._
　　
　　/** Computes an approximation to pi */
　　object SparkPi {
　　def main(args: Array[String]) {
　　val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi")
　　val spark = new SparkContext(conf)
　　val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
　　val n = 100000 * slices
　　val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
　　val x = random * 2 - 1
　　val y = random * 2 - 1
　　if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
　　}.reduce(_ + _)
　　println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
　　spark.stop()
　　}
　　}
　　复制代码

　　WordCount1代码

　　package week2
　　
　　import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
　　import org.apache.spark.SparkContext._
　　
　　object WordCount1 {
　　def main(args: Array[String]) {
　　if (args.length == 0) {
　　System.err.println("Usage: WordCount1 <file1>")
　　System.exit(1)
　　}
　　
　　val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount1")
　　val sc = new SparkContext(conf)
　　sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).take(10).foreach(println)
　　sc.stop()
　　}
　　}
　　复制代码

　　WordCount2代码

　　package week2
　　
　　import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
　　import org.apache.spark.SparkContext._
　　
　　object WordCount2 {
　　def main(args: Array[String]) {
　　if (args.length == 0) {
　　System.err.println("Usage: WordCount2 <file1>")
　　System.exit(1)
　　}
　　
　　val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount2")
　　val sc = new SparkContext(conf)
　　sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println)
　　sc.stop()
　　}
　　}
　　复制代码

　　C：生成程序包
　　生成程序包之前要先建立一个artifacts，File -> Project Structure -> Artifacts -> + -> Jars -> From moudles with dependencies，然后随便选一个class作为主class。
　　

　　按OK后，对artifacts进行配置，修改Name为week2，删除Output Layout中week2.jar中的几个依赖包，只剩week2项目本身。
　　

　　按OK后， Build -> Build Artifacts -> week2 -> rebuild进行打包，经过编译后，程序包放置在out/artifacts/week2目录下，文件名为week2.jar。

　　3：Spark应用程序部署
　　将生成的程序包week2.jar复制到spark安装目录下，切换到用户hadoop，然后切换到/app/hadoop/spark100目录，进行程序包的部署。具体的部署参见应用程序部署工具spark-submit 。