WordCount流程(sparksubmit)

一、操作流程
（1）构建maven项目
①选择maven项目，将Project SDK设置为1.8，然后从Create form archetype中选择scala-archetype-empty-RELEASE

②命名Project，然后将GroupId修改为org.flowpp（可选，此处为与flow公司的操作相一致），其他不需要修改

③选择maven版本，可直接选择本地下载安装的maven版本（maven3.6.1），其他参数不需要修改，即可创建项目。

（2）导入工作
scala SDK到Project Structure中的Global Libraries当中
设置project SDK为jdk1.8

（3）配置POM.xml文件，设置、、、
除了基础设置之外，其他可以沿用相同的代码架构
4.0.0
org.flowpp
demo
1.0-SNAPSHOT
2008

（4）逻辑代码书写
package com.flowpp.demo
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// val cOnf= new SparkConf().setAppName(“Demo”).setMaster(“local[*]”)
val cOnf= new SparkConf().setAppName(“Demo”)
val ss = SparkSession.builder().config(conf).enableHiveSupport().getOrCreate()
ss.sparkContext.setLogLevel(“error”)
val input = ss.sparkContext.textFile(“tmp/demo/wordcount.txt”)
val words = input.flatMap(line => line.split(" “))
val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey{case (x, y) => x + y}
// counts.saveAsTextFile(”")
// counts.foreach(line => println(line._1 + “:” + line._2))
counts.collect().foreach(line => println(line._1 + “:” + line._2))
ss.close()
}
}

（5）Maven操作：clean（清楚编译后目录，默认是target目录）、package（接受编译好的代码，打包成可发布的格式，如JAR）

maven打包操作完成过后，若项目生成target文件夹，并含如图所示的子文件夹和文件即可，特别是文件test-1.0-SNAPSHOT.jar，咱们可以打开该文件，查看文件内容

可重点关注MANIFEST.MF中的代码
（6）上传test-1.0-SNAPSHOT.jar至服务器本地
（7）spark-submit运行jar包
（8）利用Ambari网页界面后台观看HDFS和YARN的使用情况（主要），也可以借助Spark-2的History选项来观察历史运行记录

二、学习心得
1、spark-submit：主要是要将该代码的jar包提交到spark后来进行运行，因此本机上的JDK(1.8)、Scala（2.11.12）、Hadoop（2.7.1）需要与集群中的软件包版本保持一致
2、spark-shell：交互式程序运行，可以实时查看到代码的运行结果，与spark-submit不同之处在于spark-submit提交整个代码包，而spark-shell则依次提交结果；相同点在于均能实现相关的功能。

三、问题解决
（1）Mavens 无法打包
①注意版本：JDK(1.8)、Scala（2.11.12）、Hadoop（2.7.1）
②POM.xml文件配置：可参考文件POM模板（针对scala2.11.12).txt
4.0.0
org.flowpp
demo
1.0-SNAPSHOT
仅需要修改以上参数，该类参数在maven项目创建完成之后，即可生成相关参数
（2）spark-submit打包过程出现问题
[work@master ~]$ spark-submit demo-1.0-SNAPSHOT.jar
Error: No main class set in JAR; please specify one with --class
Run with --help for usage help or --verbose for debug output
在spark使用过程中，由于spark的底层代码由java(scala)组成，与java的代码运行机制类似，在运行过程中需要指定主类，否则无法正常执行
解决方法一：Maven指定class打包：配置方法
在POM.xml中的添加以下设置
maven-jar-plugin
3.0.2

com.flowpp.demo.Demo
true
lib/


解决方法二：spark-submit参数设置，如下所示
spark-submit --clsaa com.flowpp.demo.Demo demo-1.0-SNAPSHOT.jar
参数优先级：命令行设置>pom文件设置>maven默认参数
关于com.flowpp.demo.Demo的理解：可理解成路径
（3）test文件夹中的代码运行报错
如test/scala文件的scala运行报错的话，可以直接将这部分代码删掉

四、其他
1、文件权限：LINUX和HDFS遵循的文件权限协议posix，可系统地了解相关操作；
2、用户权限：在利用hdfs操作文件时，若出现文件的相关操作，可通过更改用户来进行相应操作，常利用命令sudo su hdfs进行，操作完成之后，调整回work目录，该问题在Hive创建数据表时出现过；
3、jar相关操作