【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在倾情大奉送--Spark入门实战系列获取

1安装IntelliJ IDEA

IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、AntJUnitCVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEAJetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。

IDEA每个版本提供CommunityUltimate两个版本,如下图所示,其中Community是完全免费的,而Ultimate版本可以使用30天,过这段时间后需要收费。从安装后使用对比来看,下载一个Community版本足够了。

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1.1  安装软件

1.1.1 下载IDEA安装文件

可以到Jetbrains官网http://www.jetbrains.com/idea/download/,选择最新的安装文件。由于以后的练习需要在Linux开发Scala应用程序,选择Linux系统IntelliJ IDEA14,如下图所示:

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】在该系列配套资源的install目录下分别提供了ideaIC-14.0.2.tar.gz(社区版)ideaIU-14.0.2.tar.gz(正式版)安装文件,对于Scala开发来说两个版本区别不大

1.1.2 解压缩并移动目录

把下载的安装文件上传到目标机器,用如下命令解压缩IntelliJ IDEA安装文件,并迁移到/app目录下:

cd /home/hadoop/upload

tar -zxf ideaIU-14.0.2.tar.gz

sudo mv idea-IU-139.659.2 /app/idea-IU

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1.1.3配置/etc/profile环境变量

使用如下命令打开/etc/profile文件:

sudo vi /etc/profile

确认JDK配置变量正确配置(参见第2节《Spark编译与部署》中关于基础环境搭建介绍):

export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.7.0_55

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME

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1.2 配置Scala环境

1.2.1 启动IntelliJ IDEA

可以通过两种方式启动IntelliJ IDEA

l  IntelliJ IDEA安装所在目录下,进入bin目录双击idea.sh启动IntelliJ IDEA

l  在命令行终端中,进入$IDEA_HOME/bin目录,输入./idea.sh进行启动

IDEA初始启动目录如下,IDEA默认情况下并没有安装Scala插件,需要手动进行安装,安装过程并不复杂,下面将演示如何进行安装。

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1.2.2 下载Scala插件

参见上图,在启动界面上选择“Configure-->Plugins"选项,然后弹出插件管理界面,在该界面上列出了所有安装好的插件,由于Scala插件没有安装,需要点击”Install JetBrains plugins"进行安装,如下图所示:

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待安装的插件很多,可以通过查询或者字母顺序找到Scala插件,选择插件后在界面的右侧出现该插件的详细信息,点击绿色按钮"Install plugin”安装插件,如下图所示:

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安装过程将出现安装进度界面,通过该界面了解插件安装进度,如下图所示:

 

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安装插件后,在启动界面中选择创建新项目,弹出的界面中将会出现"Scala"类型项目,选择后将出现提示创建的项目是仅Scala代码项目还是SBT代码项目,如下图所示:

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1.2.3 设置界面主题

IntelliJ IDEA12开始起推出了Darcula 主题的全新用户界面,该界面以黑色为主题风格得到很多开发人员的喜爱,下面我们将介绍如何进行配置。在主界面中选择File菜单,然后选择Setting子菜单,如下图所示:

 

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在弹出的界面中选择Appearance &BehaviorAppearance,其中Theme中选择Darcula主题,如下图所示:

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保存该主题重新进入,可以看到如下图样式的开发工具,是不是很酷!

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2    使用IDEA编写例子

2.1 创建项目

2.1.1 设置项目基本信息

IDEA菜单栏选择File->New Project,出现如下界面,选择创建Scala项目:

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在项目的基本信息填写项目名称、项目所在位置、Project SDKScala SDK,在这里设置项目名称为class3,关于Scala SDK的安装参见第2节《Spark编译与部署》下Spark编译安装介绍:

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2.1.2 设置Modules

创建该项目后,可以看到现在还没有源文件,只有一个存放源文件的目录src以及存放工程其他信息的杂项。通过双击src目录或者点击菜单上的项目结构图标打开项目配置界面,如下图所示:

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Modules设置界面中,src点击右键选择“新加文件夹”添加src->main->scala目录:

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Modules设置界面中,分别设置main->scala目录为Sources类型:

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2.1.3 配置Library

选择Library目录,添加Scala SDK Library,这里选择scala-2.10.4版本

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添加Java Library,这里选择的是在$SPARK_HOME/lib/spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar文件,添加完成的界面如下:

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2.2 例子1:直接运行

Spark编程模型(上)--概念及Shell试验》中使用Spark-Shell进行了搜狗日志的查询,在这里我们使用IDEASession查询次数排行榜进行重新练习,可以发现借助专业的开发工具可以方便快捷许多。

2.2.1 编写代码

src->main->scala下创建class3包,在该包中添加SogouResult对象文件,具体代码如下:

 1 package class3 
 2  
 3 import org.apache.spark.SparkContext._ 
 4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 
 5  
 6 object SogouResult{ 
 7   def main(args: Array[String]) { 
 8     if (args.length == 0) { 
 9       System.err.println("Usage: SogouResult <file1> <file2>") 
10       System.exit(1) 
11     } 
12  
13     val conf = new SparkConf().setAppName("SogouResult").setMaster("local") 
14     val sc = new SparkContext(conf) 
15  
16     //session查询次数排行榜 
17     val rdd1 = sc.textFile(args(0)).map(_.split("\t")).filter(_.length==6) 
18 val rdd2=rdd1.map(x=>(x(1),1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)) 
19     rdd2.saveAsTextFile(args(1)) 
20     sc.stop() 
21   } 
22 }

  

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2.2.2 编译代码

代码在运行之前需要进行编译,可以点击菜单Build->Make Project或者Ctrl+F9对代码进行编译,编译结果会在Event Log进行提示,如果出现异常可以根据提示进行修改

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2.2.3 运行环境配置

SogouResult首次运行或点击菜单Run->Edit Configurations打开"运行/调试 配置界面"

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运行SogouResult时需要输入搜狗日志文件路径和输出结果路径两个参数,需要注意的是HDFS的路径参数路径需要全路径,否则运行会报错:

l  搜狗日志文件路径:使用上节上传的搜狗查询日志文件hdfs://hadoop1:9000/sogou/SogouQ1.txt

l  输出结果路径:hdfs://hadoop1:9000/class3/output2

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2.2.4 运行结果查看

启动Spark集群,点击菜单Run->Run或者Shift+F10运行SogouResult,在运行结果窗口可以运行情况。当然了如果需要观察程序运行的详细过程,可以加入断点,使用调试模式根据程序运行过程。

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使用如下命令查看运行结果,该结果和上节运行的结果一致

hadoop fs -ls /class3/output2 

hadoop fs -cat /class3/output2/part-00000 | less

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2.3  例子2:打包运行

上个例子使用了IDEA直接运行结果,在该例子中将使用IDEA打包程序进行执行

2.3.1 编写代码

class3包中添加Join对象文件,具体代码如下:

 1 package class3 
 2   
 3 import org.apache.spark.SparkContext._ 
 4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 
 5   
 6 object Join{ 
 7   def main(args: Array[String]) { 
 8     if (args.length == 0) { 
 9       System.err.println("Usage: Join <file1> <file2>") 
10       System.exit(1) 
11     } 
12   
13     val conf = new SparkConf().setAppName("Join").setMaster("local") 
14     val sc = new SparkContext(conf) 
15   
16     val format = new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd") 
17     case class Register (d: java.util.Date, uuid: String, cust_id: String, lat: Float,lng: Float) 
18     case class Click (d: java.util.Date, uuid: String, landing_page: Int) 
19     val reg = sc.textFile(args(0)).map(_.split("\t")).map(r => (r(1), Register(format.parse(r(0)), r(1), r(2), r(3).toFloat, r(4).toFloat))) 
20 val clk = sc.textFile(args(1)).map(_.split("\t")).map(c => (c(1), Click(format.parse(c(0)), c(1), c(2).trim.toInt))) 
21     reg.join(clk).take(2).foreach(println) 
22   
23     sc.stop() 
24   } 
25 }

2.3.2 生成打包文件

第一步   配置打包信息

在项目结构界面中选择"Artifacts",在右边操作界面选择绿色"+"号,选择添加JAR包的"From modules with dependencies"方式,出现如下界面,在该界面中选择主函数入口为Join

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第二步   填写该JAR包名称和调整输出内容

【注意】的是默认情况下"Output Layout"会附带Scala相关的类包,由于运行环境已经有Scala相关类包,所以在这里去除这些包只保留项目的输出内容

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第三步   输出打包文件

点击菜单Build->Build Artifacts,弹出选择动作,选择Build或者Rebuild动作

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第四步   复制打包文件到Spark根目录下

cd /home/hadoop/IdeaProjects/out/artifacts/class3

cp LearnSpark.jar  /app/hadoop/spark-1.1.0/

ls /app/hadoop/spark-1.1.0/

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2.3.3 运行查看结果

通过如下命令调用打包中的Join方法,运行结果如下:

cd /app/hadoop/spark-1.1.0

bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class class3.Join --executor-memory 1g LearnSpark.jar hdfs://hadoop1:9000/class3/join/reg.tsv hdfs://hadoop1:9000/class3/join/clk.tsv

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3问题解决

3.1 出现"*** is already defined as object ***"错误

编写好SogouResult后进行编译,出现"Sogou is already as object SogouResult"的错误,

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出现这个错误很可能不是程序代码的问题,很可能是使用Scala JDK版本问题,作者在使用scala-2.11.4遇到该问题,换成scala-2.10.4后重新编译该问题得到解决,需要检查两个地方配置:LibrariesGlobal Libraries分别修改为scala-2.10.4

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