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[数据库]分别用Eclipse和IDEA搭建Scala+Spark开发环境


开发机器上安装jdk1.7.0_60和scala2.10.4,配置好相关环境变量。网上资料很多,安装过程忽略。此外,Eclipse使用Luna4.4.1,IDEA使用14.0.2版本。

1. Eclipse开发环境搭建

1.1. 安装scala插件

安装eclipse-scala-plugin插件,下载地址http://scala-ide.org/download/prev-stable.html

clip_image002

解压缩以后把plugins和features复制到eclipse目录,重启eclipse以后即可。

Window -> Open Perspective -> Other…,打开Scala,说明安装成功。

clip_image004

1.2. 创建maven工程

打开File -> New -> Other…,选择Maven Project:

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点击Next,输入项目存放路径:

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点击Next,选择org.scala-tools.archetypes:

clip_image009

点击Next,输入artifact相关信息:

clip_image011

点击Finish即可。默认创建好的工程目录结构如下:

clip_image012

修改pom.

clip_image013

至此,一个默认的scala工程新建完成。

2. Spark开发环境搭建

2.1. 安装scala插件

开发机器使用的IDEA版本为IntelliJ IEDA 14.0.2。为了使IDEA支持scala开发,需要安装scala插件,如图:

clip_image015

插件安装完成后,IntelliJ IDEA会要求重启。

2.2. 创建maven工程

点击Create New Project,在Project SDK选择jdk安装目录(建议开发环境中的jdk版本与Spark集群上的jdk版本保持一致)。点击左侧的Maven,勾选Create from archetype,选择org.scala-tools.archetypes:scala-archetype-simple:

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点击Next后,可根据需求自行填写GroupId,ArtifactId和Version(请保证之前已经安装maven)。点击Finish后,maven会自动生成pom.

clip_image013[1]

至此,IDEA下的一个默认scala工程创建完毕。

3. WordCount示例程序

3.1. 修改pom文件

在pom文件中添加spark和hadoop相关依赖包:

<!-- Spark --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.10</artifactId><version>1.1.0</version></dependency><!-- Spark Steaming--><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId><version>1.1.0</version></dependency><!-- HDFS --><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>2.6.0</version></dependency>

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在<build></build>中使用maven-assembly-plugin插件,目的是package时把依赖jar也打包。

<plugin><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><version>2.5.5</version><configuration><appendAssemblyId>false</appendAssemblyId><descriptorRefs><descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef></descriptorRefs><archive><manifest><mainClass>com.ccb.WordCount</mainClass></manifest></archive></configuration><executions><execution><id>make-assembly</id><phase>package</phase><goals><goal>assembly</goal></goals></execution></executions></plugin>

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3.2. WordCount示例

WordCount用来统计输入文件中所有单词出现的次数,代码参考:

package com.ccbimport org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext }import org.apache.spark.SparkContext._/*** 统计输入目录中所有单词出现的总次数*/object WordCount {def main(args: Array[String]) {val dirIn = "hdfs://192.168.62.129:9000/user/vm/count_in"val dirOut = "hdfs://192.168.62.129:9000/user/vm/count_out"val conf = new SparkConf()val sc = new SparkContext(conf)val line = sc.textFile(dirIn)val cnt = line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 文件按空格拆分,统计单词次数val sortedCnt = cnt.map(x => (x._2, x._1)).sortByKey(ascending = false).map(x => (x._2, x._1)) // 按出现次数由高到低排序sortedCnt.collect().foreach(println) // 控制台输出sortedCnt.saveAsTextFile(dirOut) // 写入文本文件sc.stop()}}

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3.3. 提交spark执行

使用maven pacakge打包得到sparktest-1.0-SNAPSHOT.jar,并提交到spark集群运行。

执行命令参考:

./spark-submit --name WordCountDemo --class com.ccb.WordCount sparktest-1.0-SNAPSHOT.jar

即可得到统计结果。