如何利用Eclipse构建Spark集成开发环境，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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使用Maven编译生成可直接运行在Hadoop 2.2.0上的Spark jar包，在此基础上，介绍如何利用Eclipse构建Spark集成开发环境。

（1）准备工作

在正式介绍之前，先要以下软硬件准备：

软件准备：

Eclipse Juno版本（4.2版本），可以直接点击这里下载：Eclipse 4.2

Scala 2.9.3版本，Window安装程序可以直接点击这里下载：Scala 2.9.3

Eclipse Scala IDE插件，可直接点击这里下载：Scala IDE(for Scala 2.9.x and Eclipse Juno)

硬件准备

装有Linux或者Windows操作系统的机器一台

（2）构建Spark集成开发环境

我是在windows操作系统下操作的，流程如下：

步骤1：安装scala 2.9.3：直接点击安装即可。

步骤2：将Eclipse Scala IDE插件中features和plugins两个目录下的所有文件拷贝到Eclipse解压后对应的目录中

步骤3：重新启动Eclipse，点击eclipse右上角方框按钮，如下图所示，展开后，点击“Other….”，查看是否有“Scala”一项，有的话，直接点击打开，否则进行步骤4操作。

步骤4：在Eclipse中，依次选择“Help” –> “Install New Software…”，在打开的卡里填入http://download.scala-ide.org/sdk/e38/scala29/stable/site，并按回车键，可看到以下内容，选择前两项进行安装即可。（由于步骤3已经将jar包拷贝到eclipse中，安装很快，只是疏通一下）安装完后，重复操作一遍步骤3便可。

（3）使用Scala语言开发Spark程序

在eclipse中，依次选择“File” –>“New” –> “Other…” –>  “Scala Wizard” –> “Scala Project”，创建一个Scala工程，并命名为“SparkScala”。

右击“SaprkScala”工程，选择“Properties”，在弹出的框中，按照下图所示，依次选择“Java Build Path” –>“Libraties” –>“Add External JARs…”，导入文章“Apache Spark：将Spark部署到Hadoop 2.2.0上”中给出的

assembly/target/scala-2.9.3/目录下的spark-assembly-0.8.1-incubating- hadoop2.2.0.jar，这个jar包也可以自己编译spark生成，放在spark目录下的assembly/target/scala- 2.9.3/目录中。

跟创建Scala工程类似，在工程中增加一个Scala Class，命名为：WordCount，整个工程结构如下：

WordCount就是最经典的词频统计程序，它将统计输入目录中所有单词出现的总次数，Scala代码如下：

import org.apache.spark._ import SparkContext._ object WordCount {   def main(args: Array[String]) {     if (args.length != 3 ){       println("usage is org.test.WordCount   
")       return     }     val sc = new SparkContext(args(0), "WordCount",     System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))     val textFile = sc.textFile(args(1))     val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))         .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)     result.saveAsTextFile(args(2))   } }

在Scala工程中，右击“WordCount.scala”，选择“Export”，并在弹出框中选择“Java” –> “JAR  File”，进而将该程序编译成jar包，可以起名为“spark-wordcount-in-scala.jar”，我导出的jar包下载地址是 spark-wordcount-in-scala.jar。

该WordCount程序接收三个参数，分别是master位置，HDFS输入目录和HDFS输出目录，为此，可编写run_spark_wordcount.sh脚本：

# 配置成YARN配置文件存放目录 export YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/yarn-client/etc/hadoop/ SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.9.3/spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar \ ./spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \ –jar spark-wordcount-in-scala.jar \ –class WordCount \ –args yarn-standalone \ –args hdfs://hadoop-test/tmp/input \ –args hdfs:/hadoop-test/tmp/output \ –num-workers 1 \ –master-memory 2g \ –worker-memory 2g \ –worker-cores 2

需要注意以下几点：WordCount程序的输入参数通过“-args”指定，每个参数依次单独指定，第二个参数是HDFS上的输入目录，需要事先创建好，并上传几个文本文件，以便统计词频，第三个参数是HDFS上的输出目录，动态创建，运行前不能存在。

直接运行run_spark_wordcount.sh脚本即可得到运算结果。

在运行过程中，发现一个bug，org.apache.spark.deploy.yarn.Client有一个参数“–name”可以指定应用程序名称：

但是使用过程中，该参数会阻塞应用程序，查看源代码发现原来是个bug，该Bug已提交到Spark jira上：

// 位置：new-yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/ClientArguments.scala         case ("--queue") :: value :: tail =>           amQueue = value           args = tail           case ("--name") :: value :: tail =>           appName = value           args = tail //漏了这行代码，导致程序阻塞           case ("--addJars") :: value :: tail =>           addJars = value           args = tail

因此，大家先不要使用“–name”这个参数，或者修复这个bug，重新编译Spark。

（4）使用Java语言开发Spark程序

方法跟普通的Java程序开发一样，只要将Spark开发程序包spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar作为三方依赖库即可。

（5）总结

初步试用Spark On YARN过程中，发现问题还是非常多，使用起来非常不方便，门槛还是很高，远不如Spark On Mesos成熟。

看完上述内容，你们掌握如何利用Eclipse构建Spark集成开发环境的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

本文标题：如何利用Eclipse构建Spark集成开发环境
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