1、安装jdk
2、安装idea
3、安装maven
4、安装scala
windows下 下载msi安装文件,因为当前spark使用的scala版本为 2.10.4,因此也选择安装2.10.4版本的scala。
5、安装idea的scala扩展工具
http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/42460527
6、编写hello world
新建项目,idea选择maven创建。选择archetype(org.scala-tool.archetypes:scala-archetype-simple)
修改pom,修改scala.version为 2.10.4
添加spark引用,因为安装spark使用的1.5.2,因此包也选用1.5.2的
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
添加打包maven plugin
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<addClasspath>true</addClasspath>
<!--这里要替换成jar包main方法所在类-->
<mainClass>com.isenhome.WordCount</mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
<outputDirectory>out/assembly</outputDirectory>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->
<phase>package</phase> <!-- 指定在打包节点执行jar包合并操作 -->
<goals>
<goal>assembly</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
编写代码
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage: com.isenhome.WordCount <master> <input>")
System.exit(1)
}
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val line = sc.textFile(args(0))
line.flatMap(_.split(" "))
.map((_, 1))
.reduceByKey(_ + _)
.collect()
.foreach(println)
sc.stop()
}
}
使用idea生成jar包后,放置到spark master机器上。
执行spark-submit
./spark-submit –master spark://30.85.178.161:7077 –name WordCountByscala –class com.isenhome.WordCount –executor-memory 1G /home/datauser/test/spark/scala-tool-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar hdfs://hadoop-1:9000/data/test/test.dat
spark-submit命令解析
Usage: spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]
参数名称 | 含义 |
–master MASTER_URL | 可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn, yarn-cluster,yarn-client, local |
–deploy-mode DEPLOY_MODE | Driver程序运行的地方,client或者cluster |
–class CLASS_NAME | 主类名称,含包名 |
–name NAME | Application名称 |
–jars JARS | Driver依赖的第三方jar包 |
–py-files PY_FILES | 用逗号隔开的放置在Python应用程序PYTHONPATH上的.zip, .egg, .py文件列表 |
–files FILES | 用逗号隔开的要放置在每个executor工作目录的文件列表 |
–properties-file FILE | 设置应用程序属性的文件路径,默认是conf/spark-defaults.conf |
–driver-memory MEM | Driver程序使用内存大小 |
–driver-java-options | |
–driver-library-path | Driver程序的库路径 |
–driver-class-path | Driver程序的类路径 |
–executor-memory MEM | executor内存大小,默认1G |
–driver-cores NUM | Driver程序的使用CPU个数,仅限于Spark Alone模式 |
–supervise | 失败后是否重启Driver,仅限于Spark Alone模式 |
–total-executor-cores NUM | executor使用的总核数,仅限于Spark Alone、Spark on Mesos模式 |
–executor-cores NUM | 每个executor使用的内核数,默认为1,仅限于Spark on Yarn模式 |
–queue QUEUE_NAME | 提交应用程序给哪个YARN的队列,默认是default队列,仅限于Spark on Yarn模式 |
–num-executors NUM | 启动的executor数量,默认是2个,仅限于Spark on Yarn模式 |
–archives ARCHIVES | 仅限于Spark on Yarn模式
|