在IDEA中编写spark程序

这里以一个scala版本的word count 程序为例：
①创建一个maven项目：
在IDEA中编写spark程序
②填写maven的GAV：

③填写项目名称：

④ 创建好 maven 项目后，点击 Enable Auto-Import

⑤配置pom.xml文件：

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    UTF8 
  1.8 
  1.8 
  UTF-8 
  2.11.8 
  2.3.1 
  2.7.6 
  2.11 
 
 
  
  org.scala-lang 
  scala-library 
  ${scala.version} 
  
  
  org.apache.spark 
  spark-core_2.11 
  ${spark.version} 
  
  
  org.apache.spark 
  spark-sql_2.11 
  ${spark.version} 
  
  
  org.apache.spark 
  spark-streaming_2.11 
  ${spark.version} 
  
  
  org.apache.spark 
  spark-graphx_2.11 
  ${spark.version} 
  
  
  org.apache.spark 
  spark-mllib_2.11 
  ${spark.version} 
  
  
  org.apache.hadoop 
  hadoop-client 
  ${hadoop.version}

编写代码：

object WordCount {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //获取集群入口
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("WordCount")
        val sc = new SparkContext(conf)
        //从 HDFS 中读取文件
        val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://zzy/data/input/words.txt")
        //做数据处理
        val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line=>line.split("\\s+"))
        val wordAndCountRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map(word=>(word,1))
        //将结果写入到 HDFS 中
        wordAndCountRDD.reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://zzy/data/output")
        //关闭编程入口
        sc.stop()
    }
}

打jar包：
在pom.xml中加入相应的插件：


    
      
        
        
          maven-clean-plugin
          3.1.0
        
        
        
          maven-resources-plugin
          3.0.2
        
        
          maven-compiler-plugin
          3.8.0
        
        
          maven-surefire-plugin
          2.22.1
        
        
          maven-jar-plugin
          3.0.2
        
        
          maven-install-plugin
          2.5.2
        
        
          maven-deploy-plugin
          2.8.2
        
        
        
          maven-site-plugin
          3.7.1
        
        
          maven-project-info-reports-plugin
          3.0.0

然后：
在IDEA中编写spark程序

将jar包上传到集群中运行：

spark-submit \
--class com.zy.scala.WordCount \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 200M \
--executor-memory 200M \
--total-executor-cores 1 \
hdfs://zzy/data/jar/ScalaTest-1.0-SNAPSHOT.jar \

此时在yarn的web就能查看相应的程序的运行进度。
这时候，程序总是异常的结束：
在IDEA中编写spark程序
我就使用：
yarn logs -applicationId application_1522668922644_40211查看了一下报错信息。
结果：not fount class :scala.WordCount.
然后我就在想是不是jar包出现了问题，我就打开了，之前上传的jar包，果然根本找不到我打jar的程序，只有一个，META-INF，此时我就百思不得不得解，然后由重新反复尝试了很多次，还是解决不了。后来吃个饭回来，突然想到是不是maven不能将scala编写的程序打成jar包，后来通过百度，发现了：
maven 默认只编译java 的文件，而不会编译scala 文件。但是maven 提供了能够编译scala 的类库。
好心的博主：scala 在IDEA打jar包相关问题：https://blog.csdn.net/freecrystal_alex/article/details/78296851
然后我修改了pom.xml文件：
http://down.51cto.com/data/2457588
按照上述的步骤，重新的向集群提交了一次任务，结果不尽人意，又出错了：
但是这一次错误和上次的不同（说明上一个问题已经解决）：
在IDEA中编写spark程序
这才明白，原来是Driver进程分配的内存太小了，最少应该大于450M，之后我又修改了 --driver-memory 512M--executor-memory 512M，重新提交任务。结果运行成功！！！

注意：
这里使用的是yarn的任务调用，不是spark自带的standalone,需要加入的参数：
--master yarn
--deploy-mode cluster
这里的--deploy-mode，使用的是cluster集群模式，client是客户端模式。
二者的区别是：client表示，在哪个节点提交，Driver就哪里启动，而cluster模式表示当将Driver放入到集群中启动。

网站题目：在IDEA中编写spark程序
本文网址：http://cdiso.cn/article/jpdsgp.html

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