Maven打包Java版的spark程序到jar包，本地Windows测试，上传到集群中运行

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作者：翁松秀

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Maven打包Java版的spark程序到jar包，本地Windows测试，上传到集群中运行

学习spark的路漫漫啊~前面搭建好了本地环境，用eclipse跑了几个spark自带的程序，现在想用maven将程序打包成jar包，然后在本地测试，再上传到服务器集群中提交。
Windows本地搭建Spark开发环境

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

Step1：Maven打包Jar包

windows本地测试版JavaWordCount代码：

package code.demo.spark;
import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;
public final class JavaWordCount {
	private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
	public static void main(String[] args) throws Exception {
	
		//将hadoop路径映射为本地的hadoop路径
		
		System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:\\home\\hadoop");
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount").setMaster("local");
		JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
		
		//从本地磁盘中读取待统计的文件
		
		JavaRDD<String> lines = ctx.textFile("F:/home/spark/README.md");
		JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			
			@Override
			public Iterable<String> call(String s) {
				return Arrays.asList(SPACE.split(s));
			}
		});
		JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
				return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
			}
		});
		JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
				return i1 + i2;
			}
		});

		List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
		for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {
			System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
		}
		ctx.stop();
		ctx.close();
	}
}

win + R 打开运行窗口输入cmd打开命令行窗口，切换到程序所在目录，我的目录是：

E:\code\JavaWorkspace\SparkDemo

编译程序

mvn compile

打包程序

mvn package

如果程序没有特殊情况，比如缺胳膊少腿，打包完后回看到“BUILD SUCCESS”，说明打包成功，这时在maven工程的target文件夹中就可以看到打包好的jar包。

Step2：本地测试spark程序

打开命令行窗口进入spark安装目录的bin目录底下，我的spark安装路径是

F:\home\spark-1.6.3-bin-hadoop2.6

为了提交方便，我把打包好的jar包放到了F盘的根目录

F:\ExampleSpark-1.0-SNAPSHOT.jar

然后执行命令

spark-submit --class code.demo.spark.JavaWordCount --master local F:\\ExampleSpark-1.0-SNAPSHOT.jar

Step3：Jar包上传到集群

准备工作：因为WordCount程序需要读取文件，为了方便起见，所以我们将程序中要统计的文件word.txt上传到HDFS
命令格式：hadoop fs -put 本地路径 HDFS路径
命令如下：

hadoop fs -put /home/hmaster/word.txt hdfs://hadoop-mn01:9000/user/hmaster/word.txt

查看是否上传成功：

hadoop fs -ls hdfs://hadoop-mn01:9000/user/hmaster

如果看到word.txt说明成功，没有则失败。上传失败的原因可能hdfs上面路径不存在，比如说hmaster文件夹不存在，在hdfs的user目录下创建hmaster文件夹：

hadoop fs -mkdir /user/hmaster

集群版代码：直接从HDFS读取要统计单词的文件word.txt

package code.demo.spark;

import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;

public final class JavaWordCount {
	private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount");
		JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
		
		//从hdfs中读取word.txt进行单词统计
		
		JavaRDD<String> lines = ctx.textFile("hdfs://hadoop-mn01:9000/user/hmaster/word.txt");
		JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			@Override
			public Iterable<String> call(String s) {
				return Arrays.asList(SPACE.split(s));
			}
		});
		JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			@Override
			public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
				return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
			}
		});
		JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			@Override
			public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
				return i1 + i2;
			}
		});
		List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
		for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {
			System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
		}
		ctx.stop();
		ctx.close();
	}
}

从本地windows上传jar包到linux服务器的集群里，我用的是WinSCP，除了WinSCP还有其他的方法，不一一例举。

Step4：集群上提交Jar包

打开spark主节点服务器的终端，进入spark的安装目录，执行提交命令：

.bin/spark-submit --class code.demo.spark.JavaWordCount --master spark://hadoop-mn01:7077 /home/hmaster/WordCount.jar

命令解释：
.bin/spark-submit ：提交命令，提交应用程序
–class code.demo.spark.JavaWordCount：应用程序的主类
–master spark://hadoop-mn01:7077 ：运行的master，跟本地测试local不一样
/home/hmaster/WordCount.jar：jar包所在路径
提交之后程序运行完后就能看到统计的结果：

Hello WordCount！