Spark 快速上手

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在大数据早期的课程中我们已经学习了 MapReduce 框架的原理及基本使用，并了解了其底层数据处理的实现方式。接下来，就让咱们走进 Spark 的世界，了解一下它是如何带领我们完成数据处理的。

1 创建 Maven 项目 1.1 增加 Scala 插件

Spark 由 Scala 语言开发的，所以本课件接下来的开发所使用的语言也为 Scala，咱们当前使用的 Spark 版本为 3.0.0，默认采用的 Scala 编译版本为 2.12，所以后续开发时。我们依然采用这个版本。开发前请保证 IDEA 开发工具中含有 Scala 开发插件。

1.2 增加依赖关系

修改 Maven 项目中的 POM 文件，增加 Spark 框架的依赖关系。本课件基于 Spark3.0 版本，使用时请注意对应版本。

	 
		 org.apache.spark
		 spark-core_2.12
		 3.0.0
	 


	 
		 
		 
			 net.alchim31.maven
			 scala-maven-plugin
			 3.2.2
			 
				 
					 
					 
					 	testCompile
					 
				 
			
		 
		 
			 org.apache.maven.plugins
			 maven-assembly-plugin
			 3.1.0
			 
				 
				 	jar-with-dependencies
				 
			 
			 
				 
					 make-assembly
					 package
					 
					 	single
					 
				 
			 
		 
	 

1.3 WordCount

为了能直观地感受 Spark 框架的效果，接下来我们实现一个大数据学科中最常见的教学案例 WordCount

// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
// 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象）
val sc : SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
// 读取文件数据
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input/word.txt")
// 将文件中的数据进行分词
val wordRDD: RDD[String] = fileRDD.flatMap( _.split(" ") )
// 转换数据结构 word => (word, 1)
val word2OneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1))
// 将转换结构后的数据按照相同的单词进行分组聚合
val word2CountRDD: RDD[(String, Int)] = word2OneRDD.reduceByKey(_+_)
// 将数据聚合结果采集到内存中
val word2Count: Array[(String, Int)] = word2CountRDD.collect()
// 打印结果
word2Count.foreach(println)
//关闭 Spark 连接
sc.stop()

执行过程中，会产生大量的执行日志，如果为了能够更好的查看程序的执行结果，可以在项目的 resources 目录中创建 log4j.properties 文件，并添加日志配置信息：

log4j.rootCategory=ERROR, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to ERROR. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=ERROR
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=ERROR
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=ERROR
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR

1.4 异常处理

如果本机 *** 作系统是 Windows，在程序中使用了 Hadoop 相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：

出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是 windows 系统用到了 hadoop 相关的服务，解决办法是通过配置关联到 windows 的系统依赖就可以了。在 IDEA 中配置 Run Configuration，添加 HADOOP_HOME 变量。