【Spark】02Spark 下载和入门：环境配置、简单的Spark独立应用(Scala版)

我的网站原文：https://eleanora-lyh.github.io/MyLearningNotes/

csdn处的文章会尽快同步更新，欢迎大家来访问！

1、下载

选择所需要的包类型 http://spark.apache.org/ ，得到spark-3.5.9-bin-hadoop3.tgz包并解压

1.1 前置环境

1、已安装并配置 Python

如果没有安装 Python，需要先安装 Python 3.8～3.11并添加到环境变量中

python --version

输出

C:\Users\v-liuyuhang\source\spark3.5.9>python --version
Python 3.12.10

用户变量中新增环境变量设置

• Driver 使用 Python 3.12 ：PYSPARK_DRIVER_PYTHON
• Worker 使用 Python 3.12 ：PYSPARK_PYTHON

图中两个变量均指向 Python 3.12 的解释器路径，仅记录本次配置；版本选择仍需以所用 Spark 版本的兼容要求为准。

在系统环境变量中新增Spark安装路径 C:\Users\v-liuyuhang\source\spark3.5.9\bin

2、已安装 Java并设置 JAVA_HOME

64 位 JDK 8 ，可以运行 Apache Spark 3.5.9，满足最低要求

java -version

输出

C:\Users\v-liuyuhang\source\spark3.5.9>java -version
java version "1.8.0_503"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_503-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.503-b01, mixed mode)

检查 JAVA_HOME（如果你使用了 JRE 而不是 JDK，Spark 运行时可能出问题，最好确认目录中存在%JAVA_HOME%\bin\java.exe和%JAVA_HOME%\bin\javac.exe）

set JAVA_HOME

输出

C:\Users\v-liuyuhang>set JAVA_HOME
JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_503\

3、Windows系统适配(Linux不需要)

过程完全参考Arjun650/Hadoop-3.3.4-Windows-Installation-Guide 就可以，但是如果出现下载很慢的情况可以安装一个aria2工具，再用aria2多线程下载hadoop压缩包）

winget install aria2.aria2

aria2c -x 16 -s 16 -k 1M https://repo.huaweicloud.com/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz

下载的输出可以参考，这样操作之后几分钟就可以下载完成

C:\Users\v-liuyuhang\Downloads>aria2c -x 16 -s 16 -k 1M https://repo.huaweicloud.com/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz

10/19 16:39:46 [NOTICE] Downloading 1 item(s)
[#e1da51 0B/0B CN:1 DL:0B]
10/19 16:39:54 [NOTICE] Allocating disk space. Use --file-allocation=none to disable it. See --file-allocation option in man page for more details.
 *** Download Progress Summary as of Mon Oct 19 16:40:46 2026 ***
======================================================================================================================
[#e1da51 81MiB/663MiB(12%) CN:16 DL:3.2MiB ETA:2m56s]
FILE: C:/Users/v-liuyuhang/Downloads/hadoop-3.3.4.tar.gz
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 *** Download Progress Summary as of Mon Oct 19 16:41:47 2026 ***
======================================================================================================================
[#e1da51 300MiB/663MiB(45%) CN:16 DL:3.6MiB ETA:1m40s]
FILE: C:/Users/v-liuyuhang/Downloads/hadoop-3.3.4.tar.gz
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 *** Download Progress Summary as of Mon Oct 19 16:42:47 2026 ***
======================================================================================================================
[#e1da51 520MiB/663MiB(78%) CN:16 DL:3.4MiB ETA:41s]
FILE: C:/Users/v-liuyuhang/Downloads/hadoop-3.3.4.tar.gz
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

[#e1da51 662MiB/663MiB(99%) CN:1 DL:28KiB ETA:13s]
10/19 16:43:37 [NOTICE] Download complete: C:/Users/v-liuyuhang/Downloads/hadoop-3.3.4.tar.gz

Download Results:
gid   |stat|avg speed  |path/URI
======+====+===========+=======================================================
e1da51|OK  |   2.9MiB/s|C:/Users/v-liuyuhang/Downloads/hadoop-3.3.4.tar.gz

Status Legend:
(OK):download completed.

C:\Users\v-liuyuhang\Downloads>

将下载的 C:/Users/v-liuyuhang/Downloads/hadoop-3.3.4.tar.gz解压缩可以得到1.28G，后面跟着链接教程走就行。

ps. 如果JAVA_HOME 路径里有的空格，如JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_503\，需要在所有使用此路径时替换成C:\PROGRA~1\Java\jdk1.8.0_503。因为 hdfs.cmd、hadoop-config.cmd 这类批处理脚本在拼接 %JAVA_HOME%\bin\java 时没有加引号。

2、Spark中的Python shell

2.1 启动shell

进入一开始解压的目录 C:\Users\v-liuyuhang\source\spark3.5.9\ 打开cmd，执行

bin\pyspark

可以看到

C:\Users\v-liuyuhang\source\spark3.5.9>bin\pyspark
Python 3.12.10 (tags/v3.12.10:0cc8128, Apr  8 2025, 12:21:36) [MSC v.1943 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
26/10/14 17:25:56 WARN Shell: Did not find winutils.exe: java.io.FileNotFoundException: java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset. -see https://wiki.apache.org/hadoop/WindowsProblems
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
26/10/14 17:25:56 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 3.5.9
      /_/

Using Python version 3.12.10 (tags/v3.12.10:0cc8128, Apr  8 2025 12:21:36)
Spark context Web UI available at http://host.docker.internal:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1791969960653).
SparkSession available as 'spark'.
>>>

在 Spark 中，我们通过对分布式数据集的操作来表达我们的计算意图，这些计算会自动地在集群上并行进行。这样的数据集被称为弹性分布式数据集（resilient distributed dataset），简称 RDD。RDD 是 Spark 对分布式数据和计算的基本抽象。

2.2 使用python shell 即时统计

先来使用 shell 从本地文本文件创建一个RDD 来作一些简单的即时统计。

>>> lines = sc.textFile("README.md") # 创建一个名为lines的RDD,读取README.md文档
>>> lines.count() # 统计RDD中的元素个数
125
>>> lines.first() # 输出这个RDD中的第一个元素，也就是README.md的第一行
'# Apache Spark' 
>>>

要退出任一 shell，按 Ctrl-D

2.3 spark UI

日志的输出中可以由这个地址访问 Spark 用户界面，查看关于任务和集群的各种信息。

点击日志中的 Web UI 地址，再进入 Stages 页面，可以查看已执行的 Stage。

图中展示了前面 count() 和 first() 两次操作产生的 Stage；仅凭 Stage 列表不能判断是否发生了宽依赖切分，具体依赖关系需要查看对应 Job 的 DAG。

3、Spark核心概念简介

从上层来看，每个 Spark 应用都由一个驱动器程序（driver program）来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的 main 函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作。在前面的例子里，实际的驱动器程序就是 Spark shell 本身。

驱动器程序通过一个 SparkContext 对象来访问 Spark。这个对象代表对计算集群的一个连接。shell 启动时已经自动创建了一个 SparkContext 对象，是一个叫作 sc （SparkContext的缩写）的变量。我们可以通过例 2-3 中的方法尝试输出 sc 来查看它的类型。

>>> sc
<SparkContext master=local[*] appName=PySparkShell>

Spark 会自动将函数（比如line.contains("Python")）发到各个执行器节点（executor）上。这样就可以在单一的驱动器程序中编程，并且让代码自动运行在多个节点上。
#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:22px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:22px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG p{margin:0;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .label text,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node rect,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node circle,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node ellipse,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node polygon,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .rough-node .label text,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node .label text,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .image-shape .label,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .rough-node .label,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node .label,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .image-shape .label,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .icon-shape,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .icon-shape p,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-OUT1pjlT2h6SPHmG :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} Worker Node 2
Worker Node 1
Driver Program
SparkContext
Executor
Task
Task
Executor
Task
Task

4、独立应用

除了上面shell那样的交互式运行之外，Spark 也可以在 Java、Scala 或 Python 的独立程序中被连接使用。

对比项	Spark shell	独立 Spark 程序
使用方式	在交互式窗口中逐条输入代码	编写完整程序，再启动运行
常见形式	spark-shell、pyspark	Scala / Java / Python 应用
初始化	shell 通常预先创建好 sc（SparkContext）、spark（SparkSession）	程序负责创建或获取上下文、会话
常见用途	探索数据、验证逻辑、调试	批处理任务、生产数据管道

shell和独立程序的主要区别在于你需要自行初始化SparkContext，它们不是两套执行引擎，而是同一套 Spark 执行能力的两种使用方式。

例如，同样执行 filter → groupBy → count，无论代码来自 shell 还是独立程序，后续都要经过执行计划、Stage 划分、Task 调度和 Executor 执行。

4.1 Spark和Hive

Spark shell和独立 Spark 程序这种划分方式，很容易联想到Hive的Hive CLI和程序化客户端，也是交互式运行和程序化运行，这里简单区分一下

划分维度	Spark 示例	Hive 示例
交互式使用	Spark shell、PySpark shell	Hive CLI、Beeline
程序化使用	Scala / Java / Python Spark 应用	Java JDBC 程序等
客户端连接服务端	Spark Connect 等另行讨论	Beeline / JDBC → HiveServer2

但针对程序化使用来说，不能简单理解成 ：Spark 独立程序和 Hive JDBC 程序一样，都是连接远端查询服务器、发送查询。二者的区别在于是否包含了负责组织计算的 Driver。

• Hive JDBC 程序通常是"查询请求的发起者"，不包含计算

  1. 建立与 HiveServer2 的连接。
  2. 将 SQL 文本提交给 HiveServer2（HiveServer2 及其执行链路负责"理解查询并组织计算）
  3. 等待执行引擎的查询执行。
  4. 读取返回的结果。

  Java 程序本身不负责把 SQL 编译成分布式执行计划，也不负责把计算拆成任务并调度到集群。

  具体计算可能交给 Tez、MapReduce 等执行引擎，取决于 Hive 的版本和配置。

  MRAppMaster 向 YARN 申请 Container，在获得的 Container 中启动 Map/Reduce Task 的执行进程。详情参考【十一】HiveSQL底层执行过程：SQL 编译、任务生成与 YARN 调度流程

• 传统 Spark 独立应用则包含"计算执行的组织者"，也就是 Driver

4.2 统计单词数

现在写 Spark 业务， Scala、PySpark、SQL 三者更常见。大致这样理解：

场景	常见选择
学习 Spark 原理 （Spark 底层框架、性能敏感组件、强类型 Dataset、函数式转换）	优先 Scala
Spark SQL、日常ETL、数据分析	SQL、PySpark
公司已有 Java 服务体系	Java
快速开发、算法与数据科学、Notebook 交互分析	PySpark

Scala/Java 两者调用的最终都是 Spark 的执行引擎，

• Scala 的 lambda、集合操作、模式匹配与 Spark API 更自然

• Java 更容易和传统 Java 工程、Spring 生态及现有公共库集成

前置检查

检查 Java，确保 JAVA_HOME 正确指向 JDK。

C:\Users\v-liuyuhang>java -version
java version "1.8.0_503"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_503-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.503-b01, mixed mode)

C:\Users\v-liuyuhang>javac -version
javac 1.8.0_503

C:\Users\v-liuyuhang>echo %JAVA_HOME%
C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_503\

---

检查 Spark 和 Scala 版本

C:\Users\v-liuyuhang>spark-submit --version
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 3.5.9
      /_/

Using Scala version 2.12.18, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 1.8.0_503
Branch HEAD
Compiled by user holden on 2026-07-12T18:40:50Z
Revision 7c14a3c28b141cc97a330c4d0f5d2a6da7267f85
Url https://github.com/apache/spark
Type --help for more information.

在这一堆里输出里可以找到：Spark version 3.5.9、Scala version 2.12.18、Java version 1.8.0_503

---

检查 sbt，没有安装的话，以管理员身份打开cmd执行 choco install sbt

C:\Users\v-liuyuhang>sbt --version
sbt version in this project: 1.9.9
sbt script version: 1.9.9

sbt 是 Scala 项目常用的构建工具，作用类似：

• Java 的 Maven 或 Gradle
• .NET 的 dotnet CLI
• Python 的部分依赖管理和打包工具

创建项目目录

如果是windows系统则中执行

mkdir spark-line-count\project
mkdir spark-line-count\data
mkdir spark-line-count\src\main\scala\com\example

type nul > spark-line-count\build.sbt
type nul > spark-line-count\project\build.properties
type nul > spark-line-count\data\input.txt
type nul > spark-line-count\src\main\scala\com\example\LineCountApp.scala

如果是linux系统则执行

mkdir -p spark-line-count/project
mkdir -p spark-line-count/data
mkdir -p spark-line-count/src/main/scala/com/example

cd spark-line-count

完成后在 spark-line-count\data\input.txt 加几行文字作为测试的输入

build.sbt

build.sbt 就是 Spark 项目的「配置文件 + 依赖清单」。编译、打包时 sbt 启动会读取它，生成一个键值对 Map​ 来描述整个项目。决定：

配置项	作用
name	项目名称
version	项目版本号
scalaVersion	使用哪个 Scala 版本
libraryDependencies	项目依赖哪些 jar（Spark、测试库等）
assembly 相关	控制打包行为（合并 / 排除冲突）

类比理解：

• Java 的 pom.xml
• Python 的 requirements.txt + setup.py

针对我当前的版本

Spark        3.5.9
Scala        2.12.18
Java         1.8.0_503
sbt launcher 1.9.9

填入build.sbt得到

ThisBuild / organization := "com.example"
ThisBuild / scalaVersion := "2.12.18"
ThisBuild / version      := "1.0.0"

lazy val root = (project in file("."))
  .settings(
    name := "spark-line-count",

    // ========== 依赖 ==========
    libraryDependencies ++= Seq(
      "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.5.9" % "provided",
      "org.apache.spark" %% "spark-sql"  % "3.5.9" % "provided"
    ),
  )

% "provided" （适合最后使用spark-submit运行程序）表示：

• 编译项目时需要 Spark 依赖
• 打包 JAR 时不把完整 Spark 包塞进应用 JAR
• 运行时由本机 Spark 或集群提供 Spark 依赖

创建目录的时候已经创建了sbt 版本配置文件 spark-line-count\project\build.properties，现在将其版本填入

sbt.version=1.9.9

编写 Scala Spark 程序

package com.example

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object LineCountApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 如果调用程序时传入了文件路径，就使用第一个参数；
    // 否则默认读取项目下的 data/input.txt。
    val inputPath =
      if (args.nonEmpty) args(0)
      else "data/input.txt"

    // 创建 SparkSession 对象
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Scala Spark Line Count") //设置 Spark 应用名称
      .master("local[*]")// 设置本地运行模式为local，使用所有可用的 CPU 核心
      .getOrCreate()

    try {
      // 读取输入文件的所有行，返回Dataset[String]
      val lines = spark.read.textFile(inputPath)
      // 触发 Spark Job：计算输入文件的总行数
      val totalLineCount = lines.count()

      // 触发 Spark Job：计算非空行的总行数
      val nonEmptyLineCount = lines
        .filter(line => line.trim.nonEmpty)// 去掉行首和行尾空白。
        .count()

      println(s"Input file: $inputPath")
      println(s"Total line count: $totalLineCount")
      println(s"Non-empty line count: $nonEmptyLineCount")
    } finally {
      spark.stop()
    }
  }
}

sbt 编译+打包

先清理旧产物，再重新把 Scala 源代码编译成 JVM 可以执行的字节码(JAR)，但不会运行程序。

sbt clean package

编译时会发生什么？

1. 读取构建配置

   sbt 根据 build.properties 选择 sbt 版本，再读取 build.sbt 中的 Scala 版本、依赖等配置。

2. 准备编译器和依赖

   首次编译时，可能需要下载 Scala 编译器和声明的依赖；已缓存的通常会复用。

3. 检查并编译源码

   例如检查 LineCountApp.scala 中的语法、类型，以及引用的类是否存在。

4. 生成 .class 文件

   编译成功后，通常输出到：target\scala-<Scala二进制版本>\classes\

编译成功会输出Compilation completed如下

[info]   Compilation completed in 21.912s.
[success] Total time: 87 s (01:27), completed 2026-10-16 16:44:51

同时会生成文件

target\scala-2.12\spark-line-count_2.12-1.0.0.jar

后缀的2.12-1.0.0.jar 分别表示scala-2.12、Scala 二进制版本1.0.0（来自ThisBuild / version := "1.0.0"）

spark-submit 运行

启动已经打包好的 Spark 应用（通常流程如下，所以必须先编译）

Scala 源码 → sbt 打包成 JAR → spark-submit 启动 → Spark 读取数据、执行计算

运行

spark-submit `
  --class com.example.LineCountApp `
  --master "local[*]" `
  target\scala-2.12\spark-line-count_2.12-1.0.0.jar `
  data\input.txt

参数含义：

参数	作用
--class com.example.LineCountApp	指定包含 main 方法的入口
--master "local[*]"	在本机运行，使用所有可用 CPU 核心
JAR 路径	要运行的应用包
JAR 后面的参数	传给应用的 main(args)，这里是输入文件路径

Spark 的选项放在 JAR 前面，应用自己的参数放在 JAR 后面。

执行成功的话会看到有输出如下

Input file: data/input.txt
Total line count: 6
Non-empty line count: 5

过程总结

sbt package
    ↓
生成应用 JAR
    ↓
spark-submit 启动 Driver
    ↓
Driver 执行 main()
    ↓
创建 SparkSession / SparkContext
    ↓
textFile() 构建读取计划
    ↓
count() 触发 Spark Job
    ↓
Task 读取文件分区并计数
    ↓
Driver 汇总并输出行数
    ↓
spark.stop() 释放资源，程序退出