spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖。首先在IDEA上编辑maven工程，在maven工程中的src填写wordcount代码，在xshell上运行（需连接集群结点），因wordcount程序运行需txt文档，因此还涉及在hdfs上的一些基本操作
一、在IDEA上编写maven（WordCount）的spark程序
1.新建maven工程，填写GroupId，ArtifactId(groupid（公司名+人名+项目名）artifactid（项目名），用maven打出的jar包，包名是artifactid中的项目)
2.将下方程序复制在Maven的pom.xml文件中
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.cai</groupId>
<artifactId>wordcount1</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<scala.version>2.10.6</scala.version>
<scala.compat.version>2.10</scala.compat.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args>
<arg>-make:transitive</arg>
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.18.1</version>
<configuration>
<useFile>false</useFile>
<disableXmlReport>true</disableXmlReport>
<includes>
<include>**/*Test.*</include>
<include>**/*Suite.*</include>
</includes>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.3</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass>com.cch.WordCount.wordcount</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
注意：配置好pom.xml以后，点击Enable Auto-Import.坑：查看你的hadoop版本（我的是2.6.9）是否与上述pom.xml匹配，相应位置修改。
3.将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致（）；
4.使用Maven打包：首先修改pom.xml中的<mainClass>，在此处是否是程序入口，与自己程序对应，本文的程序入口是com.cai.wordcount1。之后点击idea右侧的Maven Project选项，点击Lifecycle，选择clean和package，点击RUN：
图中的程序就是wordcountspark源码
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkConf()并且设置App的名称
val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount");
//创建SparkContext,该对象是提交spark app的入口
val sc = new SparkContext(conf);
//使用sc创建rdd,并且执行相应的transformation和action
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_ ,1)).reduceByKey(_ + _,1).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1));
//停止sc，结束该任务
sc.stop();
}
}
5.等待编译完成后，选择编译成功的jar包，并将改jar上传到Spark集群中的某个节点上，jar包在上方图片左侧target中wordcount1-1.0-SNAPSHOT.jar
二、上传到spark集群，运行程序，需用到xshell、xftp工具（首先在官网下载好）
1.打开Xshell->新建->填写链接的主机地址->新建好后输入用户名和密码，建立连接(通过xshell将你自己的电脑和服务器上的linux系统的电脑链接上)。
2.使用xftp，xftp是将本地文件传到远程Linux系统的工具，具体如下：将jar包和WordCount.txt，从做向右拖拽至/home/hdfs(自己建的文件夹)即可实现上传到远程Linux系统上。
因为我们这个程序需要统计WordCount文档中各个词的词数，提前写好了一个WordCount.txt供程序统计，本文想实现分布式存储，因此需要将WordCount.txt上传到分布式文件存储系统中hdfs，具体代码如下：
[root@data6 ~]# su hdfs //切换成hdfs用户（root用户没有权限）
[hdfs@data6 root]$ cd /home/hdfs/software/hadoop/bin //切换到hadoop中的bin目录下，因为hadoop的bin文件夹是对hdfs操作的接口，这样才可以操作hdfs
[hdfs@data6 bin]$ ./hadoop fs -mkdir /inn //在hdfs系统上创建inn目录，这个系统使我们看不到的
[hdfs@data6 bin]$ ./hadoop fs -ls / //查看创建的目录
由图片可以看出inn文件夹已经存在在hdfs系统中
[hdfs@data6 bin]$ ./hadoop fs -put /home/hdfs/WordCount.txt /inn //将本地文件夹home中的hdfs中的WordCount.txt文件上传到inn目录下
现在需要的文档提交完了，那么只需要运行jar包了
jar包在/home/hdfs目录下，因此先将现在的目录回退到个人用户目录下
[hdfs@data6 /]$ cd ~ //通过这个命令，以后的命令行下面就变成了，即变成了[hdfs@data6 ~]$，表示的是hdfs中的个人用户
[hdfs@data6 ~]$ /home/hdfs/software/spark/bin/spark-submit --class com.bie.WordCount sparkWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://#########:9000/inn/WordCount.txt hdfs://#######:9000/outputc
最后一条命令解释一下：因为在spark集群，因此先进入（spark的bin文件夹中/home/hdfs/software/spark/bin/）+（spark-submit命令）+（--class，这个表示此程序的入口，程序入口为com.bie.WordCount）+（jar包名）
+（WordCount.txt的位置，在我们集群inn文件夹中）+（这里是结果的位置，如果没有，会直接新建个目录outputc）,若运行成功，会直接显示下一条命令。
查看结果目录outputc，并查看目录下的part-00000 结果文件内容，大功告成。
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