上了数据挖掘的课，要写结课论文了。于是选择了Spark作为自己的课程主题，也是为自己之后的毕业论文打下知识基础，这里将自己的第一试验记录下来，以便之后的回顾。
1.环境配置
这是我的开发环境：
- Windows 10
- 阿里云（Centos 7.3）
- spark-2.2.0-bin-hadoop2.7（scala-compiler-2.11.8.jar）
- Scala 2.12.4（这个需要跟spark-2.2.0-bin-hadoop2.7中Scala的编译版本一样才会执行成功，之后会看到报错，所以这个改为Scala 2.11.8）
2.配置Spark的运行环境（Linux）
重点：Spark的版本一定要注意和Scala的版本相对应，不然出现的错误会千奇百怪的，请谨慎安装，具体的对应安装版本无法详细，在这里只能给出自己尝试过的安装版本
安装的环境的前提是要安装JDK（建议是1.8），因为Spark程序是运行在JVM上的，安装Spark只需要将压缩包解压即可。（这是我见过的最简单的安装啦啦啦）下面的是安装后的Spark目录：
image.png
可以利用命令行写Spark项目，可以利用Python和Scala语言写（建议使用Scala），使用./spark-shell 进入编写的入口：
image.png
配置免密钥登录
第一步：使用下面的命令生成密钥
$ ssh-keygen -t rsa
如果之前的生成的密钥的话，在这里可以不用生成。
第二步：复制公钥文件
进入/root/.ssh/ 目录，如果没有authorized_keys 文件，可以先创建一个此文件。
$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys
第三步：修改authorized_keys文件的权限
$ chmod 600 authorized_keys
第四步：验证ssh服务
$ ssh localhost
执行上述命令如果没有输入密码就可以登录就说明成功了！
3.Intellij IDEA上安装Scala插件和新建项目（Windows）
下面是网友项目的插件安装方法和新建简单的Scala项目，搬过来给大家看看，链接如下：
下面是我新建Scala项目的目录结构图：
image.png
重点：在
build.sbt文件中添加libraryDependencies的版本问题，这也是依赖版本要对应的问题，后面会介绍利用Maven管理依赖，这样会方便多了。
4.编写第一个Spark程序
这是非常重要的一步：编写spark程序时需要提前将Scala的SDK添加到Global Libraries,如下图所示：
image.png
新建Scala的class类：
image.png
添加依赖（官方介绍）：
可以像这样定义一个依赖，其中 groupId， artifactId 和 revision 都是字符串：
libraryDependencies += groupID % artifactID % revision
或者像这样， 用字符串或者 Configuration val 当做 configuration：
libraryDependencies += groupID % artifactID % revision % configuration
方法 % 从字符串创建 ModuleID 对象，然后将 ModuleID 添加到 libraryDependencies 中。
当然，要让 sbt（通过 Ivy）知道从哪里下载模块。如果你的模块和 sbt 来自相同的某个默认的仓库，这样就会工作。例如，Apache Derby 在标准的 Maven2 仓库中：
libraryDependencies += "org.apache.derby" % "derby" % "10.4.1.3"
image.png
不推荐使用这用手动添加依赖的方式，推荐使用Maven管理依赖的方法，请往下面看。
5.将Spark程序打包（Jar包）
打包设置选项：
image.png
打包参数设置：1.选择主函数；2.选择只打包Scala程序
image.png
在Build 中选择Build Artifacts 后选择build即可打包成功
image.png
选择build ，然后等待打包结束
image.png
打包的jar包的位置：
image.png
将jar包利用XFtp工具上传到Spark运行环境（对应程序运行地址）：
image.png
6.将Jar包上传至Spark运行环境并启动和运行
启动Spark运行环境需要依次执行下面三个命令：
在执行了master进程和worker进程后，可以执行curl 127.0.0.1:8080 得到Spark Master at spark://MJ:7077 ，注意这个地址每个机器上都是不一样的，注意区分一下。
Spark Master at spark://MJ:7077
#启动master进程
./sbin/start-master.sh
#启动worker进程
./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://MJ:7077
#提交作业 master后面的地址通过localhost:8080得到 class后面的是自己的项目的名称和对应jar包的地址
./bin/spark-submit --master spark://MJ:7077 --class WordCount /home/MJ/spark/hellospark.jar
7.查看Spark运行的结果
提交作业之后，可以查看作业运行的结果：
image.png
8.构建Maven管理Spark项目
首先是New Project 项目选择Maven，JDK选择最好是1.8+，然后点击next：
image.png
新建项目之后的目录结构是这样的：
image.png
把其中的java和test文件夹都重新命名为scala文件夹，如下图
image.png
右键项目名出现Add Frameworks support ，并选择scala：
image.png
image.png
选择之后，然后新建一个Package 包文件夹，最后就是新建scala文件
image.png
新建一个Main 文件，打印出hello spark! 字样
image.png
image.png
添加必要的关于Spark的pom 文件，点击添加Group: org.apache.spark
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.2.1</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.2.1</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>2.2.1</version>
</dependency>
9.可能出现的问题
出现这种情况是由于在IDEA和Linux中安装的Scala版本不一样，把两者选择成一样的就会编译通过。
image.png
http://blog.csdn.net/u013054888/article/details/54600229
进入/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/jars 找到Scala编译的版本号：
image.png
在IDEA中的Project Structure中选择对应的Scala版本：
image.png
出现下面错误：
exception in thread main org.apache.spark.sparkexception:A master URL must be set in your..
从提示中可以看出找不到程序运行的master，此时需要配置环境变量。
传递给spark的master url可以有如下几种：
local 本地单线程
local[K] 本地多线程（指定K个内核）
local[*] 本地多线程（指定所有可用内核）
spark://HOST:PORT 连接到指定的 Spark standalone cluster master，需要指定端口。
mesos://HOST:PORT 连接到指定的 Mesos 集群，需要指定端口。
yarn-client客户端模式 连接到 YARN 集群。需要配置 HADOOP_CONF_DIR。
yarn-cluster集群模式 连接到 YARN 集群。需要配置 HADOOP_CONF_DIR。
点击edit configuration，在左侧点击该项目。在右侧在右侧VM options中输入“-Dspark.master=local”，指示本程序本地单线程运行，再次运行即可。从提示中可以看出找不到程序运行的master，此时需要配置环境变量。
点击edit configuration，在左侧点击该项目。在右侧
在右侧VM options中输入“-Dspark.master=local”
，指示本程序本地单线程运行，再次运行即可。
image.png
运行成功的结果：
image.png
10.参考资料
http://docs.scala-lang.org/getting-started.html
http://www.jianshu.com/p/ecc6eb298b8f
http://www.jianshu.com/p/7c0d22847548
http://blog.csdn.net/u012373815/article/details/53266301
http://www.scala-sbt.org/1.x/docs/zh-cn/Library-Dependencies.html
