独立应用程序

现在假设我们想要使用 Spark API 写一个独立的应用程序。我们将通过使用 Scala(用 SBT)，Java(用 Maven) 和 Python 写一个简单的应用程序来学习。

我们用 Scala 创建一个非常简单的 Spark 应用程序。如此简单，事实上它的名字叫 SimpleApp.scala：

  1. /* SimpleApp.scala */
  2. import org.apache.spark.SparkContext
  3. import org.apache.spark.SparkContext._
  4. import org.apache.spark.SparkConf
  6. object SimpleApp {
  7.   def main(args: Array[String]) {
  8.     val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // 应该是你系统上的某些文件
  9.     val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
  10.     val sc = new SparkContext(conf)
  11.     val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
  12.     val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
  13.     val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
  14.     println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
  15.   }
  16. }

这个程序仅仅是在 Spark README 中计算行里面包含 ‘a’ 和包含 ‘b’ 的次数。你需要注意将 YOUR_SPARK_HOME 替换成你已经安装 Spark 的路径。不像之前的 Spark Shell 例子，这里初始化了自己的 SparkContext，我们把 SparkContext 初始化作为程序的一部分。

我们通过 SparkContext 的构造函数参入 SparkConf 对象，这个对象包含了一些关于我们程序的信息。

我们的程序依赖于 Spark API，所以我们需要包含一个 sbt 文件文件，simple.sbt 解释了 Spark 是一个依赖。这个文件还要补充 Spark 依赖于一个 repository：

  1. name := "Simple Project"
  3. version := "1.0"
  5. scalaVersion := "2.10.4"
  7. libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.2.0"

要让 sbt 正确工作，我们需要把 SimpleApp.scala 和 simple.sbt 按照标准的文件目录结构布局。上面的做好之后，我们可以把程序的代码创建成一个 JAR 包。然后使用 spark-submit 来运行我们的程序。

  1. # Your directory layout should look like this
  2. $ find .
  3. .
  4. ./simple.sbt
  5. ./src
  6. ./src/main
  7. ./src/main/scala
  8. ./src/main/scala/SimpleApp.scala
  10. # Package a jar containing your application
  11. $ sbt package
  12. ...
  13. [info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
  15. # Use spark-submit to run your application
  16. $ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  17.   --class "SimpleApp" \
  18.   --master local[4] \
  19.   target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
  20. ...
  21. Lines with a: 46, Lines with b: 23