idea spark submit
时间: 2025-02-15 16:12:11 浏览: 42
### 配置和提交Spark作业于IntelliJ IDEA
#### 创建项目并设置依赖项
为了在IntelliJ IDEA中配置和运行Apache Spark应用程序,首先需要创建一个新的Scala项目。接着,在项目的`build.sbt`文件里添加必要的库依赖来支持Spark应用开发[^2]。
```scala
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "1.6.0"
```
上述代码片段展示了如何向构建脚本添加两个主要的Spark组件——核心模块以及SQL处理能力的支持。
#### 设置环境变量
确保已正确设置了SPARK_HOME环境变量指向本地安装好的Spark版本路径,并且将%SPARK_HOME%\bin加入到系统的PATH环境中去。这一步骤对于能够顺利启动Spark上下文至关重要[^1]。
#### 编写简单的Word Count程序作为测试案例
下面给出了一段用于验证集群是否正常工作的简单例子:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("word count").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile("README.md")
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
println(counts.collect().mkString("\n"))
sc.stop()
}
}
```
这段代码实现了基本的文字计数逻辑,通过读取指定文档的内容来进行单词频率统计操作[^3]。
#### 提交任务至远程YARN集群执行
当准备就绪之后,可以通过命令行工具或者直接利用IDEA内置终端输入如下指令完成分布式计算工作负载分发:
```bash
spark-submit --class com.example.WordCount \
--master yarn-cluster \
target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
```
此命令假设打包后的JAR包位于目标目录下,并指定了入口类的位置以便于框架识别要加载的应用实例。
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