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提交jar作业到spark上运行

2015-07-26 20:22 351 查看
1.引入spark包:spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0,在spark的lib目录下

File-->project structure

2.用IDEA建立一个scala项目,新建一个WordCount的object



3.WordCount代码如下:

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

object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage: <file>")
System.exit(1)
}

val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val line = sc.textFile(args(0))

line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)

sc.stop()

}

}


4.打包jar包:IDEA-->Project Structure-->Artifacts-->点击+

注意:点击From modules with dependencies,不是Empty



5.填写好导出的路径,我的是放在/home/jiahong/sparkTest目录



6.启动spark集群,到http://localhost:8080/查看spark的主节点地址,我的为:spark://jiahong-OptiPlex-7010:7077



7.在终端上次jar包到spark

jiahong@jiahong-OptiPlex-7010:~/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6$ bin/spark-submit --master spark://jiahong-OptiPlex-7010:7077 --name spark_scala --class WordCount --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 ~/sparkTest/spark_scala.jar /home/jiahong/jia.txt


进入hadoop,然后用spark-submit命令来提交jar包,如果看不懂上面的命令,则可以用spark-submit --help查看帮助

spark://jiahong-OptiPlex-7010:7077 为主节点的地址

--name spark_scala 为导出的jar包的名字

--class WordCount 为单词计数的object名

--executor-memory 1G --total-executor-cores 2 指定用多少内存执行和,执行的CPU核数是多少

~/sparkTest/spark_scala.jar 为导出的jar包的位置

/home/jiahong/jia.txt 为要WordCount输入的计算统计词频文件位置
9.运行时查看任务状态地址:
http://192.168.22.7:4040
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