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    使用IDEA開發Spark應用

    來源:懂視網 責編:小采 時間:2020-11-09 13:05:21
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    使用IDEA開發Spark應用

    使用IDEA開發Spark應用:IDEA 全稱IntelliJ IDEA,是java語言開發的集成環境,IntelliJ在業界被公認為最好的java開發工具之一,尤其在智能代碼助手、代碼自動提示、重構、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代碼審查、 創新的GUI設計等方面的功能都非常棒,而且IDEA是目前Scal
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    導讀使用IDEA開發Spark應用:IDEA 全稱IntelliJ IDEA,是java語言開發的集成環境,IntelliJ在業界被公認為最好的java開發工具之一,尤其在智能代碼助手、代碼自動提示、重構、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代碼審查、 創新的GUI設計等方面的功能都非常棒,而且IDEA是目前Scal

    IDEA 全稱IntelliJ IDEA,是java語言開發的集成環境,IntelliJ在業界被公認為最好的java開發工具之一,尤其在智能代碼助手、代碼自動提示、重構、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代碼審查、 創新的GUI設計等方面的功能都非常棒,而且IDEA是目前Scala支持最

    IDEA 全稱IntelliJ IDEA,是java語言開發的集成環境,IntelliJ在業界被公認為最好的java開發工具之一,尤其在智能代碼助手、代碼自動提示、重構、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代碼審查、 創新的GUI設計等方面的功能都非常棒,而且IDEA是目前Scala支持最好的IDE。IDEA分ultimate和free edition版,ultimate提供了J2EE等很多非常強力的功能,free edition我覺得已經對于我這樣的初學者已經夠用了。前面寫過一篇配置IntelliJ IDEA 13的SBT和Scala開發環境,本文在這個基礎上使用IDEA進行Spark應用的配置和開發。

    1. IDEA環境配置

    (1). 首先在IntellJ/bin/idea64.exe.vmoptions(對應64位大內存系統),加大IDEA的啟動內存:

    -Xms512m
    -Xmx1024m
    -XX:MaxPermSize=512m

    (2). 在IDEA中,Project相當于eclipse中的workspace,同一IDEA窗口只能打開一個workspace。而IDEA中的module等同于eclipse中的project,所以通過File – New Module來為當前Project創建一個module。
    1
    (3). IDEA會生成大量的緩存文件,來于保存配置信息、插件和項目索引文件等。,一般都會有代碼的十倍大小左右大小。在Windows下目錄為C:\Users\THINKP\.IntelliJIdea13,使用File – Invalidate Caches可以校驗索引的有效性并在需要的時候重建。IDEA會經常讀寫這些緩存文件,所以使用SSD來存儲緩存文件會提高不少性能。下面是修改緩存文件路徑的方法:
    a). 關閉IDEA
    b). 將cache目錄復制到對應的目錄下面。
    c). 打開IntelliJ IDEA 13.1.3\bin\idea.properties文件,例如將IDEA轉移到目錄D:\Program Files\.IntelliJIdea13中,只需要修改
    idea.config.path=D:/Program Files/.IntelliJIdea13/config
    idea.system.path=D:/Program Files/.IntelliJIdea13/system
    (4). 主題和顏色
    Settings – IDE Settings – Appearance – Theme:Darcula
    然后把下面override font選項勾上,選擇Yahei 14號字體。
    然后重啟IDEA,界面變成了灰黑色風格,瞬間順眼了很多!
    2
    編輯器可以設置單獨的主題,當前面設置了全局主題時,編輯器的主題也會被修改。接下來,編輯器界面字體有點小,可以在Editor – Colors&Fonts – Fonts另存為一個新的主題,并在這個新主題中修改配置。我的屏幕分辨率有點大,所以設置了15號字體。
    3
    光標所在行背景顏色
    Editor – Colors&Fonts – General – Caret row,選擇了藍色背景,這樣就有了較大的色差。
    4
    (5). 常用快捷鍵
    界面中的Alt+1 project窗口
    Alt+7 代碼結構圖
    Alt+2 Favorite
    F11打書簽,再按一次取消。此時Favorite - Bookmark里就有這一項。
    TODO list Alt+6
    注釋中以TODO開頭時,該TODO項就可以在TODO標簽頁中找到。這樣在有一些思路但是來不及做時,可以以TODO的形式寫注釋
    5
    同步項目(Detect all externally changed files and reload them from disk)Ctrl+Y
    保存(Save all) Ctrl+S
    undo Ctrl+Z
    redo Ctrl+Shift+Y
    剪切 Ctrl+X
    復制 Ctrl+C
    粘貼 Ctrl+V
    查找 Ctrl+F
    替換 Ctrl+R
    光標的上一個位置(undo navigation) Ctrl+Alt+<-
    光標的下一個位置(redo navigation) Ctrl+Alt+->
    make Ctrl+F9
    (6). 項目文件設定
    行分割模式: File - Separators 選擇Windows風格(/r/n), UNIX的風格(/n)或者mac風格(/r)等等。
    將文件鎖定編輯 - File - Make file read only
    文件編碼設置 Project Settings - File Encodings
    推薦YouMeek IDEA教程,我認為是目前詳細的IDEA教程之一。
    http://www.youmeek.com/category/software-system/my-intellij-idea/

    2. 使用IDEA開發Spark程序并運行

    首先編輯build.sbt文件,每個配置項都要有一個空格來分割。

    build.sbt
    name := "sbtTest"
    version := "1.0"
    scalaVersion := "2.10.4"
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core_2.10" % "1.0.2"
    libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-bagel_2.10" % "1.0.2"
    libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-mllib_2.10" % "1.0.2"
    libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-graphx_2.10" % "1.0.2"
    libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.10" % "1.0.2"

    打開SBT,可以觀察到SBT正在downloading dependencies。

    ...
    [info] downloading http://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/spark-bagel_2.10/1.0.2/spark-bagel_2.10-1.0.2.jar ...
    [info] 	[SUCCESSFUL ] org.apache.spark#spark-bagel_2.10;1.0.2!spark-bagel_2.10.jar (5672ms)
    [info] downloading http://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/spark-mllib_2.10/1.0.2/spark-mllib_2.10-1.0.2.jar ...
    [info] 	[SUCCESSFUL ] org.apache.spark#spark-mllib_2.10;1.0.2!spark-mllib_2.10.jar (7351ms)
    [info] downloading http://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/spark-graphx_2.10/1.0.2/spark-graphx_2.10-1.0.2.jar ...
    [info] 	[SUCCESSFUL ] org.apache.spark#spark-graphx_2.10;1.0.2!spark-graphx_2.10.jar (6349ms)
    ...
    ...

    編寫代碼,這段代碼用于處理web前端日志,其中第二列是session的ID,輸出Session訪問次數的排名。

    /**
     * Created by Debugo on 2014/8/25.
     */
    import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
    import org.apache.spark.SparkContext._
    object LogAnalyzer {
     def main(args:Array[String]): Unit ={
     if(args.length!=2) {
     System.err.println("Usage: LogAnalyzer ")
     System.exit(1)
     }
     val conf = new SparkConf().setAppName("LogAnalyzer")
     val sc = new SparkContext(conf)
     // args(0)=file:///root/access_log/access_log.20080601.decode.filter
     // args(1)=file:///root/access_log/result
     sc.textFile(args(0)).map(_.split("\t| ")).filter(_.length==6).
     map(x=>(x(1),1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).
     sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).saveAsTextFile(args(1))
     sc.stop()
     }
    }

    在sbt命令行中中compile&package

    > compile
    [info] Compiling 1 Scala source to C:\Users\Administrator\IdeaProjects\Spark0\target\scala-2.10\classes...
    [success] Total time: 5 s, completed 2014-8-25 16:05:20
    > package
    [info] Packaging C:\Users\Administrator\IdeaProjects\Spark0\target\scala-2.10\spark0_2.10-1.0.jar ...
    [info] Done packaging.
    [success] Total time: 0 s, completed 2014-8-25 16:17:12

    將jar上傳到配置spark運行庫的節點,提交job,spark會創建結果輸出的result目錄。最終RDD被分割成了5個分區。

    spark-submit --master spark://debugo:7077 --class LogAnalyzer --executor-memory=10g /root/spark0_2.10-1.0.jar file:///root/access_log/access_log.20080601.decode.filter file:///root/access_log/result
    ...
    $ ll /root/access_log/result
    total 10840
    -rw-r--r-- 1 root root 2708325 Aug 25 15:58 part-00000
    -rw-r--r-- 1 root root 1114214 Aug 25 15:58 part-00001
    -rw-r--r-- 1 root root 2239113 Aug 25 15:58 part-00002
    -rw-r--r-- 1 root root 0 Aug 25 15:58 part-00003
    -rw-r--r-- 1 root root 5028580 Aug 25 15:58 part-00004
    -rw-r--r-- 1 root root 0 Aug 25 15:58 _SUCCESS
    $ more part-00000
    (11579135515147154,431)
    (6383499980790535,385)
    (7822241147182134,370)
    (900755558064074,335)
    (12385969593715146,226)
    ...

    得到了我們想要的按session ID的排名結果。
    ^^

    參考:

    Spark Programming Guide
    mmicky Spark大數據快速計算平臺

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