ubuntu使用idea编写spark

### 如何在 Ubuntu 上用 IntelliJ IDEA 开发 Spark 程序 要在 Ubuntu 系统上使用 IntelliJ IDEA 进行 Spark 程序开发，可以按照以下方法完成环境搭建以及项目的创建。 #### 1. 环境准备 为了成功运行 Spark 应用程序，需要安装 JDK、Scala 和 Hadoop 的依赖项。确保操作系统版本为 Ubuntu 16.04 或更高版本，并准备好必要的软件工具，例如 JDK 1.8、Scala-2.11.8、Spark-2.3.2 及其兼容的 Hadoop 版本[^1]。此外，在硬件方面建议使用支持 x86_64 架构的服务器来部署此环境[^2]。 #### 2. 安装 IntelliJ IDEA 并设置 Maven 支持 启动 IntelliJ IDEA 软件后，新建一个基于 Scala 的 Maven 工程。通过 IDE 提供的功能集成 Apache Spark SDK 到项目当中去。具体来说就是调整 pom.xml 文件的内容以引入所需的库文件： ```xml <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> <!-- Add other dependencies as needed, e.g., for SQL or Streaming modules --> </dependencies> ``` 上述 XML 配置片段展示了如何向工程添加核心模块 `spark-core` 的依赖关系[^3]。 #### 3. 创建第一个 Spark 应用 (Word Count 示例) 定义主函数入口点 Main.scala ，实现基本功能逻辑如下所示: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) try { val textFile = sc.textFile(if (args.isEmpty) "README.md" else args(0)) val counts = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile(if (args.length < 2) "output" else args(1)) } finally { Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)[^5] sc.stop() } } } ``` 这段代码实现了经典的单词计数算法，并且关闭 Jetty 日志输出以防干扰正常日志记录过程。 #### 4. 打包与提交任务至集群 构建完成后生成 jar 包形式的应用成果物，利用命令行工具 spark-submit 将该应用分发给远程或者本地模式下的计算节点执行[^4]: ```bash $ spark-submit \ --class com.example.WordCount \ --master local[4] \ /root/IdeaProjects/wordcount/target/scala-2.11/wordcount_2.11-1.0.jar input_path output_path ``` 以上脚本说明了怎样调用自定义类路径参数加载打包后的 JAR 文档并指派资源调度方式为单机多线程模拟场景下运作实例。 ---