Spark利用（idea+maven+scala）创建wordcount打包jar并在spark on yarn上运行——Spark的开发

左手的ㄟ右手 2024-02-19 15:08 60阅读 0赞

今天的你不付昨天的辛苦，今天的辛苦定会拥抱明日的幸福，  
每一次的成长，都要给自己以鼓励，每一次的突破，都给自己以信心，万花丛中我不是最美，但我有我的自信  
————————————送给一直努力的你  
今天的学习：  
Spark利用（idea+maven+scala）创建wordcount打包jar并在spark on yarn上运行——Spark的开发  
生产中就是这么玩的：  
一：我们先用 idea+maven+scala创建wordcount

package g5.learning
    
    import java.net.URI
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration
    import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    object LogServerScala {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkConf = new  SparkConf()
         // .setMaster("local[2]")
    //      .setAppName("LogServerScala")
        //这里不能写本地，把文件写死了
        val sc = new SparkContext(sparkConf)
        //输入args(0) 输出：args(1)
        val uri = new URI("hdfs://hadoop001:9000")
        //这个过程是为了在output可以循环使用，如果存在就删掉
        val fileSystem = FileSystem.get(uri,sc.hadoopConfiguration,"hadoop")
        if (fileSystem.exists(new Path(args(1)))){
          fileSystem.delete(new Path(args(1)),true)
        }
    
          val lines = sc.textFile(args(0))
        lines.map(x => {
          val temp = x.split("\t")
          (temp(0),1L)//（url,count)
        }).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile(args(1))
    
        sc.stop()
        fileSystem.close()//文件系统最后也一定要关掉
      }
    }

代码的写入，要注意一些问题，否则后期运行时会报很多错误的  
二：打包  
View ==>Tool Windows ==> Maven Projects ==> package

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjg4NDcy_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
三：  
上传jar包  
E:\\ruozedata\_workspace\\g5spark1\\target\\test-classes  
你对应的jar路径  
re -be上传jar包  
![在这里插入图片描述][20181225101918701.png]

[hadoop@hadoop001 shell]$ vi log-yarn.sh
    
    export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop
    $SPARK_HOME/bin/spark-submit \
    --master yarn \
    --class g5.learning.LogServerScala \
    --name LogServerScala \
    /home/hadoop/shell/g5spark1-1.0.jar \
    hdfs://hadoop001:9000/logs/input/ hdfs://hadoop001:9000/logs/output1

这里要有相关的配置  
四：spark on yarn上运行

[hadoop@hadoop001 shell]$ vi log-yarn.sh
    [hadoop@hadoop001 shell]$ ./log-yarn.sh

我们去控制台看一下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjg4NDcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
成功

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjg4NDcy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/71cae9e7069b4248b1c3694167478aec.png
[20181225101918701.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/f36cec6b01ca47daa032f43034730166.png
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