在完成spark环境安装部署之后，部署过程这里略过，就可以通过java开发spark程序了。

1. 添加程序依赖

<dependencies>
        <!-- spark-core spark核心-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>2.4.8</version>
        </dependency>
        
        <!-- spark-streaming spark流计算-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
            <version>2.4.8</version>
        </dependency>

</dependencies>

2. 编写测试程序

package com.demo;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;


/**
 * author:
 */
public class SparkDemo {

    public static void main(String[] args) {
        String readme = "D:\\spark\\CHANGES.txt";
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("tiger's first spark app");
        conf.setMaster("local[2]");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 从指定的文件中读取数据到RDD
        JavaRDD<String> logData = sc.textFile(readme).cache();

        // 过滤包含h的字符串，然后在获取数量
        long num = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String s) {
                return s.contains("h");
            }

        }).count();

        System.out.println("the count of word a is " + num);

    }
}

 conf.setMaster()的参数及含义如下：

• 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。

 3. 准备好测试数据文件

D:\\spark\\CHANGES.txt

Thing is test
hello word
test
test hello word

4. 运行程序

可以得到输出结果

 以上输出，可以验证程序可以正确运行了。