Spark打包方式SBT

下载sbt地址：

sudo mkdir /usr/local/sbt
sudo chown -R hadoop /usr/local/sbt      # 此处的 hadoop 为你的用户名
cd /usr/local/sbt

安装以后把sbtlanuncher放在sbt目录下

接着在 /usr/local/sbt 中创建 sbt 脚本（vim ./sbt），添加如下内容：

#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/sbt-launch.jar "$@"

保存后，为 ./sbt 脚本增加可执行权限：

chmod u+x ./sbt

运行命令检查是否可用。

./sbt sbt-version

过程会比较慢，如果有VPN更快些的，成功后的截图如下：

以下例子是使用SBT在linux上进行SparkStreaming代码的编写

在调试Spark Streaming应用程序的时候，我们可以使用streamingContext.queueStream(queueOfRDD)创建基于RDD队列的DStream。

下面是参考Spark官网的QueueStream程序设计的程序，每隔1秒创建一个RDD，Streaming每隔2秒就对数据进行处理。
请登录Linux系统，打开一个终端，进入Shell命令提示符状态，然后执行下面命令新建代码文件：

cd /usr/local/spark/mycode/streaming/src/main/scala //这个目录在前面章节操作中已经创建好了

vim TestRDDQueueStream.scala

Shell 命令

上面用vim编辑器新建了一个TestRDDQueueStream.scala文件，请在该文件中输入以下代码：

package org.apache.spark.examples.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object QueueStream {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("TestRDDQueue").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(20))
    val rddQueue =new scala.collection.mutable.SynchronizedQueue[RDD[Int]]()
    val queueStream = ssc.queueStream(rddQueue)
    val mappedStream = queueStream.map(r => (r % 10, 1))
    val reducedStream = mappedStream.reduceByKey(_ + _)
    reducedStream.print()
    ssc.start()
    for (i <- 1 to 10){
        rddQueue += ssc.sparkContext.makeRDD(1 to 100,2)
        Thread.sleep(1000)
    }
    ssc.stop()
  }
}

然后，我们用sbt进行打包编译。我们可以直接使用前面章节已经创建好的simple.sbt文件，如果你没有学习前面章节，还没有创建simple.sbt文件，请按照下面方法来创建simple.sbt（如果已经存在该文件，这里就不用重复创建）：

cd /usr/local/spark/mycode/streaming

vim simple.sbt

上面用vim编辑器新建一个simple.sbt文件，请在该文件中输入以下代码：

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.1.0"

保存该文件并退出vim编辑器。然后，运行下面命令使用sbt打包编译：

cd /usr/local/spark/mycode/streaming

/usr/local/sbt/sbt package

打包成功后，执行下面命令运行程序：

cd /usr/local/spark/mycode/streaming

/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "org.apache.spark.examples.streaming.QueueStream" /usr/local/spark/mycode/streaming/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

如果无法看到类似上面的屏幕信息，请修改log4j的设置，首先在终端内输入如下命令：

cd /usr/local/spark/conf

vim log4j.properties

Shell 命令

打开后，要把其中的rootCategory设置为如下：

log4j.rootCategory=INFO, console

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