摘要：運行數據準備隨便準備一個文檔格式不限，上傳到上。解決因為原來是用的版本為相應的依賴包官網已經不再支持，所以更新的平臺的環境為，相應的文檔很少，更改版本為。星期六星期一由為知筆記遷移到。

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OS: windows 10
jdk: jdk1.8.0_121
scala: scala-2.11.11
IDE: IntelliJ IDEA ULTIMATE 2017.2.1

OS: CentOS_6.5_x64
jdk: jdk1.8.111
hadoop: hadoop-2.6.5
spark: spark-1.6.3-bin-hadoop2.6
scala: scala-2.11.11

配置環境變量

JAVA_HOME
CLASSPATH
Path

C:WindowsSystem32driversetc

和集群的hosts文件內容一樣

192.168.1.100    master
192.168.1.101    slave1
192.168.1.102    slave2

注意插件安裝Maven

配置遠程訪問權限

File -> Project Structure -> Libraries添加spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar(位置在服務器端spark/lib/下)

在srcmainjava目錄下新建java類ConnectionUtil

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class ConnectionUtil {

    public static final String master = "spark://master:7077";

    public static void main(String[] args) {

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster(master);
        JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
        System.out.println(javaSparkContext);
        javaSparkContext.stop();
  }
}

如果出現上圖結果則證明，運行正確。

隨便準備一個文檔格式不限，上傳到hdfs上。

$ vim wordcount.txt
hello Tom
hello Jack
hello Ning
# 上傳文件
$ hadoop fs -put wordcount.txt /user/hadoop/
# 查看文件是否上傳成功
$ hadoop fs -ls /user/hadoop/

spark安裝包中的example，指定了jar包和輸入文件的路徑。

import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;
public final class JavaWordCount {
    private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
 public static void main(String[] args) throws Exception {
//      if (args.length < 1) {
//        System.err.println("Usage: JavaWordCount ");
//        System.exit(1);
//      }
  SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount")
            .setMaster("spark://master:7077")
            .set("spark.executor.memory", "512M");
  JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
  ctx.addJar("D:workspacesparkJavaWordCount.jar");
  String path = "hdfs://master:9000/user/hadoop/wordcount.txt";
  JavaRDD lines = ctx.textFile(path);
  JavaRDD words = lines.flatMap(new FlatMapFunction() {
      @Override
  public Iterable call(String s) {
        return Arrays.asList(SPACE.split(s));
  }
    });
  JavaPairRDD ones = words.mapToPair(new PairFunction() {
        @Override
  public Tuple2 call(String s) {
            return new Tuple2(s, 1);
  }
    });
  JavaPairRDD counts = ones.reduceByKey(new Function2() {
        @Override
  public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
            return i1 + i2;
  }
    });
  List> output = counts.collect();
 for (Tuple2 tuple : output) {
        System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
  }
    ctx.stop();
  }
}

非常重要，否則運行會出現各種錯誤，甚至無法運行
在File -> Project Structure ->Artifacts點擊綠色“+”，Add-->JAR-->From Modules with Dependencies

輸入main class入口函數名，將Output Layout下所有jar包刪掉（因為spark運行環境已經包含了這些包），如果已經存在META-INF要先將這個文件夾刪除。然后Apply，OK
編譯程序：Build-->Build Artifacts...，然后選擇要編譯的項目進行編譯

在當前工程生成的out目錄下就可以找到輸出的jar包，放到程序中指定的位置（就是addJar()方法中所設置的路徑）

問題描述：java: 無法訪問scala.Cloneable 找不到scala.Cloneable的類文件
原因：原來使用的是spark-2.1.0-bin-hadoop2.4沒有spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar依賴包所致。
解決：因為原來是用的hadoop版本為2.5.2相應的依賴包官網已經不再支持，所以更新的平臺的hadoop環境為2.6.5，spark 2.X相應的文檔很少，更改版本為1.6.3。

Create: 2017-08-12 10:33:55 星期六
Update: 2017-08-14 20:10:47 星期一
update: 2017.10.17
由為知筆記遷移到SF。