搭建scala 开发spark程序环境及实例演示
发表于:2026-11-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日,上一篇博文已经介绍了搭建scala的开发环境,现在进入正题。如何开发我们的第一个spark程序。下载spark安装包,下载地址http://spark.apache.org/downloads.htm
千家信息网最后更新 2026年11月03日搭建scala 开发spark程序环境及实例演示
上一篇博文已经介绍了搭建scala的开发环境,现在进入正题。如何开发我们的第一个spark程序。
下载spark安装包,下载地址http://spark.apache.org/downloads.html(因为开发环境需要引用spark的jar包)
我下载的是spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz,因为我的scalaIDE版本是scala-SDK-4.5.0-vfinal-2.11-win32.win32.x86_64.zip
最好,IDE版本和spark版本要匹配,否则,开发程序的时候,可能会包引用的jar包错误等等。
new 一个 scala project,然后new 一个 scala object
代码如下:
package com.testimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConf /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) { System.err.println("Usage: ") System.exit(1) } val conf = new SparkConf();//创建SparkConf对象 conf.setAppName("Wow,My First Spark Programe");//设置应用程序的名称,在程序运行的监 conf.setMaster("local")//此时,程序在本地运行,不需要安装Spark集群 val sc = new SparkContext(conf);//创建SparkContext对象,通过传入SparkConf实例// val lines = sc.textFile(args(0)); val lines = sc.textFile(args(0)); val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")};//对每一行的字符串进行单词拆 val pairs = words.map{word => (word,1)}; val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_);//对相同的Key,进行Value的累计(包括Local和Reducer级别同时Reduce) // val wordCounts = pairs.reduce((x,y)=>(x.)); wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " +wordNumberPair)); // line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println) sc.stop() } } 3.配置JDK1.8 和引入spark jar包
spark的jar包是 spark安装包解压之后jars目录里面的jar包,可以把这个目录下面的所有jar包都引入工程

4.run Configurations,配置运行入参,
因为 这个代码是读入一个文本,在hadoop文件系统,可以spark-submit的时候传入这个参数,在windows 本地开发环境可以在eclipse里面配置这个参数,见下面的图
val lines = sc.textFile(args(0));

4.入参文本及运行结果
入参文本:
run scala Application运行结果
ok,开发环境搭建完毕。
开发
程序
运行
环境
文本
版本
配置
代码
参数
字符
对象
时候
目录
结果
面的
实例
相同
一行
单词
同时
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