IDEA创建spark maven项目并连接远程spark集群

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环境：

scala：2.12.10

spark：3.0.3

1、创建scala maven项目，如下图所示：

2、

不同版本scala编译参数可能略有不同，笔者使用的scala版本是2.12.10，scala-archetype-simple插件生成的pom文件

<plugin>
  <groupId>org.scala-tools</groupId>
  <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
  <version>2.15.0</version>
  <executions>
    <execution>
      <goals>
        <goal>compile</goal>
        <goal>testCompile</goal>
      </goals>
      <configuration>
        <args>
          <arg>-make:transitive</arg>
          <arg>-dependencyfile</arg>
          <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
        </args>
      </configuration>
    </execution>
  </executions>
</plugin>

要去除-make:transitive这个参数，否则会报错。

3、创建SparkPi Object类

object SparkPi {
 
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder
      .appName("Spark Pi")
      .master("spark://172.21.212.114:7077")
      .config("spark.jars","E:\\work\\polaris\\polaris-spark\\spark-scala\\target\\spark-scala-1.0.0.jar")
      .config("spark.executor.memory","2g")
      .config("spark.cores.max","2")
      .config("spark.driver.host", "172.21.58.28")
      .config("spark.driver.port", "9089")
      .getOrCreate()
    //spark = new SparkContext(conf).
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = math.min(100000L * slices, Int.MaxValue).toInt // avoid overflow
    val count = spark.sparkContext.parallelize(1 until n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x*x + y*y <= 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println(s"Pi is roughly ${4.0 * count / (n - 1)}")
    spark.stop()
  }
}

4、执行打包命令：

5、点击Idea Run执行即可：

6、结果如下所示：

PS：

 1、创建SparkSession时需要指定Idea所在机器ip地址，因为默认会把Spark Driver所在机器域名发送过去，导致无法解析（在spark 服务器上配置IDEA所在机器域名也可以，但是这样太不灵活）

2、spark-3.0.3默认使用的scala版本是2.12.10，所以要注意IDEA使用scala版本，否则会出现SerailizableId不一致的兼容问题

感谢各位的阅读，以上就是“IDEA创建spark maven项目并连接远程spark集群”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对IDEA创建spark maven项目并连接远程spark集群这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！