教程目录

• 0x00 教程内容
• 0x01 新建Scala项目
• • • • • 1. 新建Scala项目
        • 2. 项目配置
• 0x02 编写Scala代码
• • • • • 1. 新建Scala类
        • 2. 编写WordCount代码
        • 3. 本地执行
• 0x03 打包到服务器执行
• • • • • 1. 设置打包工程
        • 2. 打包操作
        • 3. 上传服务器并执行
• 0x04 统计结果展示
• 0xFF 总结

1. 新建Scala项目
2. 编写Scala代码
3. 打包到服务器执行

实验前提：
a. 安装好了windows本地的scala
b. 安装好了IDEA的scala插件
c. 安装好了JDK

1. 新建Scala项目

a. 新建一个Scala项目，先选择Java，然后在右边选择Scala，配置好解压之后的scala包，其他的默认

b. 如果有提示，可以随便选一个

2. 项目配置

a. 右击src，建一个包，比如：com.shaonaiyi

b. 然后编辑项目结构，加入我们的Scala SDK（找到我们win本地的Scala主目录即可）：


导入之后点击OK
c. 导入我们的Spark依赖jar包（选择Spark主目录下的jars目录，然后一直OK）：

1. 新建Scala类

a. 右击包名：com.shaonaiyi，创建Scala Class，然后选择Kind为Object：

2. 编写WordCount代码

a. 修改Wordcount类为：

package com.shaonaiyi

import org.apache.spark.SparkContext

object Wordcount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    var sc = new SparkContext("local[2]","Wordcount")
    var file = sc.textFile("spark-wc.iml")
    var wordRDD = file.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).sortBy(_._2)
    wordRDD.foreach(println(_))
  }

}

3. 本地执行

a. 执行代码可以看到统计结果

1. 设置打包工程

a. 选择一种类型的包

b. 设置我们的Wordcount类里面的main方法

c. 排除我们服务器上有的包，即服务器已经有的jar包就不用也把他们打包上去了。

然后一直ok，执行完，稍等一会可以看到src同级目录下多了个out文件夹。

2. 打包操作

a. 打包


b. 执行完可以看到out目录有jar包了

3. 上传服务器并执行

a. 使用XFtp等工具上传jar包和项目下的即可（此处直接上传到~）
spark-wc.jar
spark-wc.iml
到~路径下

b. 启动spark
$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh
c. 执行（在jar包当前路径下）：
spark-submit spark-wc.jar

注意要配置好spark的环境变量，才可以在任意路径下执行spark-submit操作，此处不再累赘。

统计结果：

1. 本教程不用联网也可以执行Spark案例，此外，一样也可以执行机器学习等案例。
2. 本教程非常关键，因为网络不好或者是简单的项目，这种传统的方式也是非常简单方便的。
3. Maven工程版本，请查看教程：IntelliJ IDEA开发Spark案例之WordCount

作者简介：邵奈一
大学大数据讲师、大学市场洞察者、专栏编辑
公众号、微博、CSDN：邵奈一
本系列课均为本人：邵奈一原创，如转载请标明出处

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