idea写spark程序

使用IntelliJ IDEA编写Spark程序的完整指南

一、环境准备

安装必要软件
- IntelliJ IDEA (推荐Ultimate版，Community版也可)
- JDK 8或11
- Scala插件(在IDEA中安装)
- Spark最新版本(本地开发可以用embedded模式)
创建项目
- 打开IDEA → New Project
- 选择"Maven"项目类型
- 勾选"Create from archetype"，选择net.alchim31.maven:scala-archetype-simple
- 填写GroupId和ArtifactId

二、配置项目

pom.xml配置

在pom.xml中添加Spark依赖：

xml

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运行

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<properties>
    <spark.version>3.3.0</spark.version>
    <scala.version>2.12</scala.version>
</properties>

<dependencies>
    <!-- Spark Core -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    
    <!-- Spark SQL -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

目录结构
- 确保有src/main/scala目录
- 右键该目录 → Mark Directory as → Sources Root

三、编写Spark程序

示例1: 基本WordCount (Scala)

scala

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import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("WordCount")
      .setMaster("local[*]")  // 本地模式，使用所有核心
    
    // 创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    // 读取文本文件
    val textFile = sc.textFile("data/input.txt")
    
    // 单词计数
    val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
      .map(word => (word, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    
    // 保存结果
    counts.saveAsTextFile("data/output")
    
    // 停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}

示例2: Spark SQL示例 (Scala)

scala

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import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkSQLExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkSQLExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    
    import spark.implicits._
    
    // 创建DataFrame
    val df = Seq(
      ("Alice", 25),
      ("Bob", 30),
      ("Charlie", 35)
    ).toDF("name", "age")
    
    // 执行SQL查询
    df.createOrReplaceTempView("people")
    val result = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age > 25")
    
    // 显示结果
    result.show()
    
    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

四、运行和调试

本地运行
- 右键点击主类 → Run 'WordCount'
- 确保data/input.txt文件存在

提交到集群

bash

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spark-submit \
  --class com.yourpackage.WordCount \
  --master spark://your-spark-master:7077 \
  target/your-project.jar

五、实用技巧

调试技巧
- 使用spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")减少日志输出
- 在本地使用小数据集测试
- 利用df.printSchema()查看DataFrame结构
性能优化
- 合理设置分区数
- 缓存常用数据集：df.cache()
- 使用广播变量处理小数据集
IDEA插件推荐
- Scala插件(必须)
- Big Data Tools(可选，用于连接远程集群)
- Enso(可选，SQL格式化)

六、常见问题解决

ClassNotFoundException
- 确保使用mvn package打包时包含所有依赖
- 或使用mvn assembly:single创建包含所有依赖的fat jar
内存不足
- 在配置中添加：.config("spark.driver.memory", "4g")
连接集群问题
- 确保集群地址和端口正确
- 检查网络连接和防火墙设置

通过以上步骤，您可以在IntelliJ IDEA中高效地开发Spark应用程序，无论是进行本地测试还是部署到生产集群。