Spark实战 - 1 - 配置和运行

2020-05-19 本文已影响0人钢铁大郭

本文所用的ide是scala eclipse，传送门
数据集用的是MovieLens的ml-100k, 传送门
以后会加入intellij idea的配置……

建立Scala项目

进入eclipse ide后，点击左上角的icon，然后点击Scala Project

图片1

建立Scala Project，输入Project name，我用的都是ScalaSparkLearning
JRE记得要选对，选择你自己的机器上的JRE，然后finish
图片2

此时在IDE左边就出现了我们的Project tree，/src/就是我们工作的地方

图片3
在我们的Project根目录上右键，创建一个package，这个跟java很像，类似于用maven来管理java项目的package的创建。
我用的是我自己的名字，com.ephraim.spark。这里看随意。
然后finish

图片5
图片6

此时我们的Scala项目就建立好啦。下一步我们就来写一个Spark应用吧！

我的第一个Spark应用

我非常建议，如果不是太熟悉scala并且对函数式编程也不熟悉的小伙伴，一定要去先看看这两个东西。不然以来就整Spark会比较懵。

建立项目喽！
在我们刚刚创建的package上右键，然后选择Scala Object，我的文件名是RatingsCounter，这里随意了，然后finish

图片7
图片8
此时我们发现我们的Object已经创建好了。和Java一样，Object虽然不存在于Java，但是在Scala里面也是要和文件名一样。
图片9

然后我们就开始写代码吧！

先引入需要的package

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._

然后定义一个function在我们的Object里面。
在scala里面，function是用def funcName() 来定义的

 object RatingsCounter {

  /** 主方法，相当于Java的main方法*/
  def main(args: Array[String]) {
    // 创建了一个SparkContext
    // local[*]，代表了使用所有本地CPU核心去计算
    // 这个SparkContext的名字是RatingsCounter
    val sc = new SparkContext("local[*]", "RatingsCounter")

    // 使用sc.textFile的方法，将我们的数据集读入。类似python的pandas.csv('./ml-100k/u.data')
    // 此处要注意，textFile索引文件的时候，是从我们的项目的根目录下索引的
    // 所以ml-100k是在我们SparkScalaLearning这个根目录下的。
    val lines = sc.textFile("./ml-100k/u.data")

    // Convert each line to a string, split it out by tabs, and extract the third field.
    // (The file format is userID, movieID, rating, timestamp)
    val ratings = lines.map(x => x.toString().split("\t")(2))

    // Count up how many times each value (rating) occurs
    val results = ratings.countByValue()

    // Sort the resulting map of (rating, count) tuples
    val sortedResults = results.toSeq.sortBy(_._1)

    // Print each result on its own line.
    sortedResults.foreach(println)
  }
}

这里如果有不知道啥是SparkContext的小伙伴，可以看我另一篇Spark RDD的介绍和应用
关于数据集的位置有疑惑的，我上个图

图片10

wow，这样我们代码就写完了！快来运行一把！！
等等先别着急……

设置External Jars和Scala版本
这几个红叉叉看的真不爽……咋回事呢……

图片11

因为我们的scala eclipse ide，还不够智能，我们智能人工来配置这个项目的编译的jar packages。

我们在根目录上右键，点击Properties

图片12

在弹出的窗口中选择 Java Build Path，再选中Libraries

图片13

在右边的选项中点击Add External JARs，去到系统的apache-spark的sdk目录，然后找到jar文件夹，选中里面所有的.jar文件，对，是所有！
用mac的小伙伴如果是用brew安装的，可以直接到/usr/local/Cellar/apache-spark/2.4.5/libexec来找。
用win的小伙伴直接去安装目录下就可以找到了，非常简单。
图片14
最后点击右下apply and close
image.png

现在看我们的项目是不是一个错误都没有了呢，嘿嘿嘿。
有的小伙伴估计要哭了，因为貌似出现了更多的错误。

图片15

这个是因为Scala的版本问题，途中Scala需要的版本是2.11.*，而我们现在的版本是2.12.3。这个可以直接看Project Tree那边。
所以我们现在要修改当前的Scala版本
我们再去根目录右键，Properties。这次点击Scala Compiler，然后选中Use Project Settings，接下来就可以选择我们需要的Scala版本了。这里我们选择2.11

图片16
然后右下的apply and close，世界终于安静了。

终于终于我们要来run一下了！
先不要急哈，我们先配置一下运行环境，呵呵呵，确实好麻烦……我应该用intellij的……
图片17
在跳出的窗口选择Scala Application，然后右键 -> new
图片18
此时在新窗口的Main class一项中填写刚才我们的RatingsCounter的完整包路径：com.ephraim.spark.RatingsCounter
图片19
然后点击右下的apply，再点击run，然后boom

(1,6110)
(2,11370)
(3,27145)
(4,34174)
(5,21201)

各位小伙伴是不是跟我拿到了一样的结果呢？
欢迎留言交流哦！

Spark实战 - 1 - 配置和运行

建立Scala项目

我的第一个Spark应用

猜你喜欢

热点阅读