spark学习之路1--用IDEA编写第一个基于java的程序打包，放standalone集群，client和cluster模式上运行

1,首先确保hadoop和spark已经运行。（如果是基于yarn，hdfs的需要启动hadoop,否则hadoop不需要启动）。

2.打开idea，创建maven工程。编辑pom.xml文件。增加dependency.

　　　　<groupId>org.apache.spark</groupId>
　　　　<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
　　　　<version>1.6.0</version>
　　</dependency>

3.编写SimpleApp.java

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

/**
 * TODO
 *
 * @ClassName: SimpleApp
 * @author: DingH
 * @since: 2019/3/26 11:30
 */
public class SimpleApp {
    public static void main(String[] args) {
        String textfile = "file:///usr/local/spark/README.md";
        SparkConf conf1 = new SparkConf().setAppName("SimpleApp");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf1);
        JavaRDD<String> data = sc.textFile(textfile).cache();

        long numAs = data.filter(new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("a");
            }
        }).count();

        long numBs = data.filter(new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("b");
            }
        }).count();

        System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
    }
}

4.执行程序（肯定会有错，因为这个路径是ubuntu上spark的readme文件路径，如果想要在本地实验，修改本地文件系统中的一个文件路径就行，这个同时还有conf.setmaster("local")），打包。

5.将目标路径下的target文件夹拷贝到服务器端。

6.如果是client模式，直接执行：

　　ubuntu@master:/usr/local/spark$ ./bin/spark-submit --class "SimpleApp" --deploy-mode client --master spark://172.19.57.221:7077 ~/target/SimpleApp-1.0-SNAPSHOT.jar

7.如果是cluster上，则需要把target上传到slave01的用户目录下。然后执行：

　　ubuntu@master:/usr/local/spark$ ./bin/spark-submit --class "SimpleApp" --deploy-mode cluster --master spark://172.19.57.221:7077 ~/target/SimpleApp-1.0-SNAPSHOT.jar

　　这个方式执行的结果只能在webUI上看。

　　在http://172.19.57.221:8080/上，可以看到spark master。

　　在http://172.19.57.51:8081/上，可以看到spark worker。

　　点击Finished Drivers里面的stdout就可以查看执行的结果。

完结~