今日在学习scala和spark相关的知识。之前在eclipse下编写了wordcount程序。但是关于导出jar包这块还是很困惑。于是学习sbt构建scala。

关于sbt的介绍网上有很多的资料,这里就不解释了。参考:http://wiki.jikexueyuan.com/project/sbt-getting-started/install-sbt.html

关于linux下(centos)安装sbt: 依次执行

curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo
sudo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/
sudo yum install sbt

使用sbt需要按照sbt的要求生成相关的目录:

其中,kafka是项目根目录,build.sbt的内容如下:

name := "test"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.10.5"

libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.10" % "1.6.2" % "provided" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.2" % "provided" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "1.6.2" % "provided" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.10" % "1.6.2" //注意版本

 scalaVersion是指定编译程序的scala版本,因为这里用的是spark1.6.2,所以对应的scala版本为2.10.5

libraryDependencies 是指程序的库依赖,最后的provided 的意思是,spark内已经提供了这几个库,打包时,无需考虑这几个。

src是项目源代码所在位置:

KafkaWordCount.scala内容如下:

import java.util.HashMap
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.spark.SparkConf object KafkaWordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < ) {
System.err.println("Usage: KafkaWordCount <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>")
System.exit()
} val Array(zkQuorum, group, topics, numThreads) = args
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds())
ssc.checkpoint("checkpoint") val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap
val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap).map(_._2)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1L))
.reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Minutes(), Seconds(), )
wordCounts.print() ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}

在项目的根目录,即kafka目录下面,运行: sbt compile 对项目进行编译。sbt package 导出jar包。

在spark目录运行:

./bin/spark-submit --master spark://192.168.1.241:7077 --class KafkaWordCount /root/kafka/target/scala-2.10/test_2.10-1.0.jar 127.0.0.1:2181 2 2 2

这样运行出错,提示没有kafkaUtil这个类,网上查了下,是使用package打包时,并没有将依赖的jar包打成一个,因此需要使用assembly插件

并且运行的时候,会有类似错误:

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException:
Checkpoint RDD CheckpointRDD[] at foreachRDD at WebPagePopularityValueCalculator.scala:68(0)
has different number of partitions than original RDD MapPartitionsRDD[] at updateStateByKey at WebPagePopularityValueCalculator.scala:62(2)

这是因为在集群模式运行时,需要将checkpoint文件夹设置为hdfs类似的路径。解决方法为:使用hdfs的路径: hdfs:ip:9000/data

关于assembly的介绍: http://blog.csdn.net/beautygao/article/details/32306637

参考:http://stackoverflow.com/questions/27198216/sbt-assembly-deduplicate-error-exclude-error

     http://blog.csdn.net/ldds_520/article/details/51443606

   http://www.cnblogs.com/scnu-ly/p/5106726.html

使用sbt构建spark 程序的更多相关文章

  1. sbt编译spark程序提示value toDF is not a member of Seq()

    sbt编译spark程序提示value toDF is not a member of Seq() 前提 使用Scala编写的Spark程序,在sbt编译打包的时候提示value toDF is no ...

  2. 构建Spark作业

    首先,要清楚,一个Java或Scala或python实现的Spark作业. 1.用sbt构建Spark作业 2.用Maven构建Spark作业 3.用non-maven-aware工具构建Spark作 ...

  3. sbt打包Scala写的Spark程序,打包正常,提交运行时提示找不到对应的类

    sbt打包Scala写的Spark程序,打包正常,提交运行时提示找不到对应的类 详述 使用sbt对写的Spark程序打包,过程中没有问题 spark-submit提交jar包运行提示找不到对应的类 解 ...

  4. SBT安装及命令行打包spark程序

    1.从https://www.scala-sbt.org/download.html官网上寻找所需要的安装包 可以直接本地下载完扔进去也可以wget路径,在这里我用的是sbt1.2.8版本的,下载到/ ...

  5. SBT 构建scala eclipse开发

    scala eclipse sbt 应用程序开发 搭建Eclipse开发Scala应用程序的一般步骤 一.环境准备: 1.Scala : http://www.scala-lang.org/ 2.Sc ...

  6. 使用IDEA运行Spark程序

    使用IDEA运行Spark程序 1.安装IDEA 从IDEA官网下载Community版本,解压到/usr/local/idea目录下. tar –xzf ideaIC-13.1.4b.tar.gz ...

  7. Spark:利用Eclipse构建Spark集成开发环境

    前一篇文章“Apache Spark学习:将Spark部署到Hadoop 2.2.0上”介绍了如何使用Maven编译生成可直接运行在Hadoop 2.2.0上的Spark jar包,而本文则在此基础上 ...

  8. 构建Spark的Eclipse开发环境

    前言 无论Windows 或Linux 操作系统,构建Spark 开发环境的思路一致,基于Eclipse 或Idea,通过Java.Scala 或Python 语言进行开发.安装之前需要提前准备好JD ...

  9. 使用SBT构建Scala应用(转自git)

    # 使用SBT构建Scala应用 ## SBT简介 SBT是Simple Build Tool的简称,如果读者使用过Maven,那么可以简单将SBT看做是Scala世界的Maven,虽然二者各有优劣, ...

随机推荐

  1. Programming in Lua读书笔记

         Lua的长处之一就是可以通过新类型和函数来扩展其功能.动态类型检查最大限度允许多态出现,并自动简化调用内存管理的接口,因为这样不需要关心谁来分配内存谁来释放内存,也不必担心数据溢出.高级函数 ...

  2. 【HEVC】1、HM-16.7编码器的基本结构

    编码器在整个HM解决方案中的工程名为TAppEncoder,入口点函数位于encmain.cpp文件中: int main(int argc, char* argv[]) { TAppEncTop c ...

  3. 关于handler

    1. 一个Handler只有一个队列;2. 在调用Handler.post(Runnable runnable)方法时,会将runnable封装成一个Message; 3. 在队列执行时,会判断当前的 ...

  4. linux 查看系统信息

    一.查看内存信息 可以使用free命令显示系统的物理内存和交换分区的总量,以及已使用的.空闲的.共享的.在内核缓冲内的和被缓存的内存数量. 使用free命令可以显示计算机系统的内存容量. [root@ ...

  5. 机器学习笔记——支持向量机 (SVM)

    声明: 机器学习系列主要记录自己学习机器学习算法过程中的一些参考和总结,其中有部分内容是借鉴参考书籍和参考博客的. 目录: 什么支持向量机(SVM) SVM中必须知道的概念 SVM实现过程 SVM核心 ...

  6. Ninject之旅之五:Ninject XML配置

    摘要 使用XML配置,需要添加Ninject XML扩展的引用.下一步是添加一个或多个包含类型注册的XML文件.记得这些文件应该跟应用程序一起发布.因此不要忘记将XML文件的属性设置成“Copy if ...

  7. Shaders(读书笔记4 --- Real-Time rendering)

    1. vertex,pixel以及geometry shaders共享一个programming model,即common-shader core,在GPU架构中的unified shader可以和 ...

  8. MC的分布式算法的实现和一些总结

    首先我们知道Memcached是一个分布式的缓存系统,但memcached并不像是mongodb那样,允许配置多个节点,且节点之间是自动分配数据的 也就是说memcached节点之间,是互不相通信的, ...

  9. Node入门(转)

    原文链接:http://www.nodebeginner.org/index-zh-cn.html Node入门 作者: Manuel Kiessling翻译: goddyzhao & Gra ...

  10. 编译安装php

    ./configure --prefix=/usr/local/php \--with-libdir=lib64 \--enable-fpm \--with-fpm-user=roter \--wit ...