本文部分转自//10/11/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8intellij%E6%90%AD%E5%BB%BAspark%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%8E%AF%E5%A2%83/，其中有自己在实践中遇到的一些问题的记录，仅用来学习记录，所有权利归原作者所有。
现在这个网址已经访问不了了，幸亏自己当时做了留存。两三年过去了，我当时刚接触Spark应该还是1.2版本，现在版本号竟然已经飙到了2.3,真的是可怕，此次在Mac平台上重新搭建环境遇到了不少问题，在此做一下记录（-09-19）。
安装完spark之后对于程序猿们来说接下来要做的事就是搭建开发环境了，据spark的官网上介绍，大多数spark的开发者们都是使用maven来开发spark的，但鉴于maven的学习曲线确实太陡，我们这里就介绍一个IDE工具来替代，那就是intellij了，intellij与eclipse关于谁是最好的java IDE之争已经打得热火朝天了，但关于scala IDE无疑是intellij~
好了，本教程共分为以下几点：
(1) 安装scala开发插件
官网下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。我这里使用的是Ultimate Editions 13.1（IDEA更新的也很频繁，现在已经是按日期编版本号了（-09-19））， 如果版本不一致，界面可能会有稍微差别，不过区别不大。（初学者还是下载社区版本比较好，毕竟免费，没有激活的烦恼）
根据安装指导安装IDEA后，打开IDEA：
然后依次点击：Configure -> Plugins -> Browse Repositories， 在出现的搜索框里搜索scala，然后安装scala插件即可：
（在最新的14版本的IntelliJ中，在安装即将结束时会有提示安装scala插件，可以在此时安装上）
(2) 建立Spark应用程序
在intellij IDEA中创建scala project，并依次选择“File”–> “project structure” –> “Libraries”，选择“+”，”java”, 将spark-hadoop 对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar包，其他不需要，该包一般位于$SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10/中）
（实践用的spark-1.2.1-bin-hadoop2.4，直接就在解压后的文件夹的lib文件夹下就有这个jar包）
（这次实际搭建用的Spark版本为2.2.2,这个版本Spark编译好的压缩包里的内容跟以前已经不同了，没有了spark-assembly_*****这个包，如果只导入spark-core-****仍旧报错，此时在添加Spark依赖包的时候，应该将jars文件夹中的所有jar包都导入（-09-19））
好了，在这里添加了jar包依赖之后就可以创建spark程序了，创建名为helloworld的project：启动IDEA -> Welcome to IntelliJ IDEA -> Create New Project -> Scala -> Non-SBT -> 创建一个名为helloworld的project（注意这里选择自己安装的JDK和scala编译器） -> Finish。
创建一个名为hello1的module，File -> Project Structure -> + -> New module -> Scala -> Non-SBT， 然后给自己的module起名为hello1， 然后Finish即可，项目结构图如下所示：
注意，这里新建的hello1 module还没有添加spark的jar包支持，所以是不能写spark程序的，我们这里要为hello1 module添加spark支持：File -> Project Structure -> Modules -> 选择hello1 -> Dependencies -> 左下角的‘+’ -> 选择上文中说过的jar包 -> ‘ok’ 即可。
（原博主的操作都是在mac版本的IntelliJ上进行的，windows版本中此部的‘+’在界面的右上角）
这里提供三个示例程序可供测试：
SparkPi.scala
package hello1import scala.math.random import org.apache.spark._ /** Computes an approximation to pi */ object SparkPi { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi").setMaster("local") val spark = new SparkContext(conf) val slices = if (args.length> 0) args(0).toInt else 2 val n = 100000 * slices val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i => val x = random * 2 - 1 val y = random * 2 - 1 if (x*x + y*y< 1) 1 else 0 }.reduce(_ + _) println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n) spark.stop() } }
WordCount1.scala
package hello1import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object WordCount1 { def main(args: Array[String]) { if (args.length == 0) { System.err.println("Usage: WordCount1 ") System.exit(1) } val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount1").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).take(10).foreach(println) sc.stop() } }
WordCount2.scala
package hello1import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object WordCount2 { def main(args: Array[String]) { if (args.length == 0) { System.err.println("Usage: WordCount2 ") System.exit(1) } val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount2").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf) sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println) sc.stop() } }
保存最新修改后的源码后，点击”run” -> “run” 就可以在下面看到自己的运行结果了：
关于更多在spark集群上运行的内容可以参考下文如何使用intellij搭建spark开发环境（下）
参考链接：
/thread-8404-1-1.html
/framework-on-yarn/apache-spark-intellij-idea/
