本地开发spark代码上传spark集群服务并运行（基于spark官网文档）

浏览数：19 / 时间：2015年06月09日

打开IDEA 在src下的main下的scala下右击创建一个scala类 名字为SimpleApp ,内容如下

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val logFile = "/home/spark/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4/README.md" // Should be some file on your system
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
    val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
    val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
    println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
  }
}
打包文件：

File-->>ProjectStructure -->点击Artificats-->>点击绿色加号 --> 点击JAR-->>选择 From module with dependices 

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点击Output Layout  看看是否没有第三方jar包，因为你使用spark集群环境，所以你不需要第三方jar包

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重新build：

Build-->>Build Artifcat ..--->>build 或者rebuild

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执行后 就会在D:\mygit\study-scala\out\artifacts\study_scala_jar目录下看到study-scala.jar

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上传到spark集群服务器的 spark_home下的myApp下

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上传/home/spark/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4/README.md到HDFS中

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提交spark任务：

 ./bin/spark-submit  --class "SimpleApp" --master local[4]  myApp/study-scala.jar

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执行结果为a:60,b:29

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标签： scala idea hdfs hadoop spark scala idea hdfs hadoop spark

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