本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark 》一书中的第1章，第1节，作者 小象学院 杨 磊，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
Spark架构与集群环境
本章首先介绍Spark大数据处理框架的基本概念，然后介绍Spark生态系统的主要组成部分，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，接着简要描述了Spark的架构，便于读者认识和把握，最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法。
1.1 Spark概述与架构
随着互联网规模的爆发式增长，不断增加的数据量要求应用程序能够延伸到更大的集群中去计算。与单台机器计算不同，集群计算引发了几个关键问题，如集群计算资源的共享、单点宕机、节点执行缓慢及程序的并行化。针对这几个集群环境的问题，许多大数据处理框架应运而生。比如Google的MapReduce，它提出了简单、通用并具有自动容错功能的批处理计算模型。但是MapReduce对于某些类型的计算并不适合，比如交互式和流式计算。基于这种类型需求的不一致性，大量不同于MapReduce的专门数据处理模型诞生了，如GraphLab、Impala、Storm等。大量数据模型的产生，引发的后果是对于大数据处理而言，针对不同类型的计算，通常需要一系列不同的处理框架才能完成。这些不同的处理框架由于天生的差异又带来了一系列问题：重复计算、使用范围的局限性、资源分配、统一管理，等等。
1.1.1 Spark概述
为了解决上述MapReduce及各种处理框架所带来的问题，加州大学伯克利分校推出了Spark统一大数据处理框架。Spark是一种与Hadoop MapReduce类似的开源集群大数据计算分析框架。Spark基于内存计算，整合了内存计算的单元，所以相对于hadoop的集群处理方法，Spark在性能方面更具优势。Spark启用了弹性内存分布式数据集，除了能够提供交互式查询外，还可以优化迭代工作负载。
从另一角度来看，Spark可以看作MapReduce的一种扩展。MapReduce之所以不擅长迭代式、交互式和流式的计算工作，主要因为它缺乏在计算的各个阶段进行有效的资源共享，针对这一点， Spark创造性地引入了RDD（弹性分布式数据集）来解决这个问题。RDD的重要特性之一就是资源共享。
Spark基于内存计算，提高了大数据处理的实时性，同时兼具高容错性和可伸缩性，更重要的是，Spark可以部署在大量廉价的硬件之上，形成集群。
提到Spark的优势就不得不提到大家熟知的Hadoop。事实上，Hadoop主要解决了两件事情：
1）数据的可靠存储。
2）数据的分析处理。
相应地，Hadoop也主要包括两个核心部分：
1）分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）：在集群上提供高可靠的文件存储，通过将文件块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘故障的问题。
2）计算框架MapReduce：通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台，甚至上百台机器组成的不可靠集群上并发地、分布式地处理大量的数据集，而把并发、分布式（如机器间通信）和故障恢复等计算细节隐藏起来。
Spark是MapReduce的一种更优的替代方案，可以兼容HDFS等分布式存储层，也可以兼容现有的Hadoop生态系统，同时弥补MapReduce的不足。
与Hadoop MapReduce相比，Spark的优势如下：
中间结果：基于MapReduce的计算引擎通常将中间结果输出到磁盘上，以达到存储和容错的目的。由于任务管道承接的缘故，一切查询操作都会产生很多串联的Stage，这些Stage输出的中间结果存储于HDFS。而Spark将执行操作抽象为通用的有向无环图（DAG），可以将多个Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。
执行策略：MapReduce在数据Shuffle之前，需要花费大量时间来排序，而Spark不需要对所有情景都进行排序。由于采用了DAG的执行计划，每一次输出的中间结果都可以缓存在内存中。
任务调度的开销：MapReduce系统是为了处理长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交任务的延迟非常高。而Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务，通过线程池复用线程来避免线程启动及切换产生的开销。
更好的容错性：RDD之间维护了血缘关系（lineage），一旦某个RDD失败了，就能通过父RDD自动重建，保证了容错性。
高速：基于内存的Spark计算速度大约是基于磁盘的Hadoop MapReduce的100倍。
易用：相同的应用程序代码量一般比Hadoop MapReduce少50%～80%。
提供了丰富的API：与此同时，Spark支持多语言编程，如Scala、Python及Java，便于开发者在自己熟悉的环境下工作。Spark自带了80多个算子，同时允许在Spark Shell环境下进行交互式计算，开发者可以像书写单机程序一样开发分布式程序，轻松利用Spark搭建大数据内存计算平台，并利用内存计算特性，实时处理海量数据。
1.1.2 Spark生态
Spark大数据计算平台包含许多子模块，构成了整个Spark的生态系统，其中Spark为核心。
伯克利将整个Spark的生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS），其结构如图1-1所示。
以下简要介绍BDAS的各个组成部分。
1. Spark Core
Spark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、groupByKey等更丰富的算子。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala函数式语言书写而成，并且深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口。
图1-1 伯克利数据分析栈的结构
2. Mesos
Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，被称为分布式系统的内核，提供了类似YARN的功能，实现了高效的资源任务调度。
3. Spark Streaming
Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。其吞吐量能够超越现有主流流处理框架Storm，并提供丰富的API用于流数据计算。
4. MLlib
MLlib 是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。MLlib 目前支持4种常见的机器学习问题：二元分类、回归、聚类以及协同过滤，还包括一个底层的梯度下降优化基础算法。
5. GraphX
GraphX是 Spark中用于图和图并行计算的API，可以认为是GraphLab和Pregel在Spark (Scala)上的重写及优化，与其他分布式图计算框架相比，GraphX最大的贡献是，在Spark上提供一栈式数据解决方案，可以方便、高效地完成图计算的一整套流水作业。
6. Spark SQL
Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库。它提供了能够查询Hive中所存储数据的一套SQL接口，兼容现有的Hive QL语法。熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc、Reporting等类型的SQL查询。由于其底层计算采用了Spark，性能比Mapreduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部存储在内存时，要快10倍以上。2014年7月1日，Spark社区推出了Spark SQL，重新实现了SQL解析等原来Hive完成的工作，Spark SQL在功能上全覆盖了原有的Shark，且具备更优秀的性能。
7. Alluxio
Alluxio（原名Tachyon）是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。用户可以基于Alluxio实现RDD或者文件的跨应用共享，并提供高容错机制，保证数据的可靠性。
8. BlinkDB
BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。它允许用户在查询准确性和查询响应时间之间做出权衡，执行相似查询。
1.1.3 Spark架构
传统的单机系统，虽然可以多核共享内存、磁盘等资源，但是当计算与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时，面对自身CPU与存储无法扩展的先天限制，单机系统就力不从心了。
1. 分布式系统的架构
所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。本书介绍的Spark分布式计算框架，可以看作分布式软件系统的组成部分，基于Spark，开发者可以编写分布式计算程序。
直观来看，大规模分布式系统由许多计算单元构成，每个计算单元之间松耦合。同时，每个计算单元都包含自己的CPU、内存、总线及硬盘等私有计算资源。这种分布式结构的最大特点在于不共享资源，与此同时，计算节点可以无限制扩展，计算能力和存储能力也因而得到巨大增长。但是由于分布式架构在资源共享方面的先天缺陷，开发者在书写和优化程序时应引起注意。分布式系统架构如图1-2所示。
为了减少网络I/O开销，分布式计算的一个核心原则是数据应该尽量做到本地计算。在计算过程中，每个计算单元之间需要传输信息，因此在信息传输较少时，分布式系统可以利用资源无限扩展的优势达到高效率，这也是分布式系统的优势。目前分布式系统在数据挖掘和决策支持等方面有着广泛的应用。
Spark正是基于这种分布式并行架构而产生，也可以利用分布式架构的优势，根据需要，对计算能力和存储能力进行扩展，以应对处理海量数据带来的挑战。同时，Spark的快速及容错等特性，让数据处理分析显得游刃有余。
2. Spark架构
Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。集群中运行Master进程的节点称为Master，同样，集群中含有Worker进程的节点为Slave。Master负责控制整个集群的运行；Worker节点相当于分布式系统中的计算节点，它接收Master节点指令并返回计算进程到Master；Executor负责任务的执行；Client是用户提交应用的客户端；Driver负责协调提交后的分布式应用。具体架构如图1-3所示。
图1-3 Spark架构
在Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是相互对应的。Driver是应用逻辑执行的起点，负责Task任务的分发和调度；Worker负责管理计算节点并创建Executor来并行处理Task任务。Task执行过程中所需的文件和包由Driver序列化后传输给对应的Worker节点，Executor对相应分区的任务进行处理。
下面介绍Spark架构中的组件。
1）Client： 提交应用的客户端。
2）Driver： 执行Application中的main函数并创建SparkContext。
3） ClusterManager： 在YARN模式中为资源管理器。在Standalone模式中为Master（主节点），控制整个集群。
4） Worker： 从节点，负责控制计算节点。启动Executor或Driver，在YARN模式中为NodeManager。
5） Executor： 在计算节点上执行任务的组件。
6） SparkContext： 应用的上下文，控制应用的生命周期。
7） RDD： 弹性分布式数据集，Spark的基本计算单元，一组RDD可形成有向无环图。
8） DAG Scheduler： 根据应用构建基于Stage的DAG，并将Stage提交给Task Scheduler。
9） Task Scheduler： 将Task分发给Executor执行。
10） SparkEnv： 线程级别的上下文，存储运行时重要组件的应用，具体如下:
①SparkConf： 存储配置信息。
②BroadcastManager： 负责广播变量的控制及元信息的存储。
③BlockManager： 负责Block的管理、创建和查找。
④MetricsSystem： 监控运行时的性能指标。
⑤MapOutputTracker： 负责shuffle元信息的存储。
Spark架构揭示了Spark的具体流程如下：
1） 用户在Client提交了应用。
2） Master找到Worker，并启动Driver。
3） Driver向资源管理器（YARN模式）或者Master（Standalone模式）申请资源，并将应用转化为RDD Graph。
4） DAG Scheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给Task Scheduler。
5） Task Scheduler提交任务给Executor执行。
3. Spark运行逻辑
下面举例说明Spark的运行逻辑，如图1-4所示，在Action算子被触发之后，所有累积的算子会形成一个有向无环图DAG。Spark会根据RDD之间不同的依赖关系形成Stage，每个Stage都包含一系列函数执行流水线。图1-4中A、B、C、D、E、F为不同的RDD，RDD内的方框为RDD的分区。
图1-4 Spark执行RDD Graph
图1-4中的运行逻辑如下：
1）数据从HDFS输入Spark。
2）RDD A、RDD C 经过flatMap与Map操作后，分别转换为RDD B 和 RDD D。
3）RDD D经过reduceByKey操作转换为RDD E。
4）RDD B 与 RDD E 进行join操作转换为RDD F。
5）RDD F 通过函数saveAsSequenceFile输出保存到HDFS中。
1.2 在Linux集群上部署Spark
Spark安装部署比较简单，用户可以登录其官方网站（http://spark.apache.org/downloads.html）下载Spark最新版本或历史版本，也可以查阅Spark相关文档作为参考。本书开始写作时，Spark刚刚发布1.5.0版，因此本章所述的环境搭建均以Spark 1.5.0版为例。
Spark使用了Hadoop的HDFS作为持久化存储层，因此安装Spark时，应先安装与Spark版本相兼容的Hadoop。
本节以阿里云Linux主机为例，描述集群环境及Spark开发环境的搭建过程。
Spark计算框架以Scala语言开发，因此部署Spark首先需要安装Scala及JDK（Spark1.5.0需要JDK1.7.0或更高版本）。另外，Spark计算框架基于持久化层，如Hadoop HDFS，因此本章也会简述Hadoop的安装配置。
1.2.1 安装OpenJDK
Spark1.5.0要求OpenJDK1.7.0或更高版本。 以本机Linux X86机器为例，OpenJDK的安装步骤如下所示：
1）查询服务器上可用的JDK版本。在终端输入如下命令：
yum list "*JDK*"
yum 会列出服务器上的JDK版本。
2）安装JDK。在终端输入如下命令：
yum install java-1.7.0-openjdk-devel.x86
cd /usr/lib/jvm
ln -s java-1.7.0-openjdk.x86 java-1.7
3） JDK环境配置。
① 用编辑器打开/etc/profile文件，加入如下内容：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
关闭并保存profile文件。
② 输入命令 source /etc/profile 让配置生效。
1.2.2 安装Scala
登录Scala官网（http://www.scala-lang.org/download/）下载最新版本： scala-2.11.7.tgz
1）安装。
tar zxvf scala-2.11.7.tgz -C /usr/local
cd /usr/local
ln -s scala-2.11.7 scala
2） 配置：打开/etc/profile， 加入如下语句：
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
1.2.3 配置SSH免密码登录
在分布式系统中，如Hadoop与Spark，通常使用SSH（安全协议，Secure Shell）服务来启动Slave节点上的程序，当节点数量比较大时，频繁地输入密码进行身份认证是一项非常艰难的体验。为了简化这个问题，可以使用”公私钥”认证的方式来达到SSH免密码登录。
首先在Master节点上创建一对公私钥（公钥文件：~/.ssh/id_rsa.pub； 私钥文件：~/.ssh/id_rsa），然后把公钥拷贝到Worker节点上（~/.ssh/authorized_keys）。二者交互步骤如下：
1） Master通过SSH连接Worker时，Worker生成一个随机数然后用公钥加密后，发回给Master。
2） Master收到加密数后，用私钥解密，并将解密数回传给Worker。
3） Worker确认解密数正确之后，允许Master连接。
如果配置好SSH免密码登录之后，在以上交互中就无须用户输入密码了。下面介绍安装与配置过程。
1）安装SSH： yum install ssh
2）生成公私钥对： ssh-keygen -t rsa
一直按回车键，不需要输入。执行完成后会在~/.ssh目录下看到已生成id_rsa.pub与id_rsa两个密钥文件。其中id_rsa.pub为公钥。
3）拷贝公钥到Worker机器： scp ~/.ssh/id_rsa.pub <用户名>@<worker机器ip>:~/.ssh
4）在Worker节点上，将公钥文件重命名为authorized_keys： mv id_rsa.pub auth-orized_keys。类似地，在所有Worker节点上都可以配置SSH免密码登录。
1.2.4 Hadoop的安装配置
登录Hadoop官网（http://hadoop.apache.org/releases.html）下载Hadoop 2.6.0安装包 hadoop-2.6.0.tar.gz。然后解压至本地指定目录。
tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local
ln -s hadoop-2.6.0 hadoop
下面讲解Hadoop的配置。
1）打开/etc/profile，末尾加入：
export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL
export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL
执行 __source /etc/profile__使其生效，然后进入Hadoop配置目录:/usr/local/hadoop/etc/hadoop，配置Hadoop。
2）配置hadoop_env.sh。
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7
3）配置core-site.xml。
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/root/bigdata/tmp</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131702</value>
</property>
4）配置yarn-site.xml。
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>Master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>Master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>Master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>Master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>Master:8088</value>
</property>
5） 配置mapred-site.xml。
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
6） 创建namenode和datanode目录，并配置路径。
① 创建目录。
mkdir -p /hdfs/namenode
mkdir -p /hdfs/datanode
② 在hdfs-site.xml中配置路径。
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/hdfs/namenode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/hdfs/datanode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
7） 配置slaves文件，在其中加入所有从节点主机名，例如：
x.x.x.x worker1
x.x.x.x worker2
……
8） 格式化namenode：
/usr/local/hadoop/bin/hadoop namenode -format
至此，Hadoop配置过程基本完成。
1.2.5 Spark的安装部署
登录Spark官网下载页面（http://spark.apache.org/downloads.html）下载Spark。这里选择最新的Spark 1.5.0版spark-1.5.0-bin-hadoop2.6.tgz（Pre-built for Hadoop2.6 and later）。
然后解压spark安装包至本地指定目录:
tar zxvf spark-1.5.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/
ln -s spark-1.5.0-bin-hadoop2.6 spark
下面让我们开始Spark的配置之旅吧。
1） 打开/etc/profile，末尾加入：
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin
关闭并保存profile，然后命令行执行 source /etc/profile 使配置生效。
2） 打开/etc/hosts，加入集群中Master及各个Worker节点的ip与hostname配对。
x.x.x.x Master-name
x.x.x.x worker1
x.x.x.x worker2
x.x.x.x worker3
……
3） 进入/usr/local/spark/conf，在命令行执行：
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
末尾加入：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export SPARK_MASTER_IP=112.74.197.158<以本机为例>
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
保存并退出，执行命令：
cp slaves.template slaves
vi slaves
在其中加入各个Worker节点的hostname。这里以四台机器（master、worker1、worker2、worker3）为例，那么slaves文件内容如下：
worker1
worker2
worker3
1.2.6 Hadoop与Spark的集群复制
前面完成了Master主机上Hadoop与Spark的搭建，现在我们将该环境及部分配置文件从Master分发到各个Worker节点上（以笔者环境为例）。在集群环境中，由一台主机向多台主机间的文件传输一般使用pssh工具来完成。为此，在Master上建立一个文件workerlist.txt，其中保存了所有Worker节点的IP，每次文件的分发只需要一行命令即可完成。
1） 复制JDK环境：
pssh -h workerlist -r /usr/lib/jvm/java-1.7 /
2） 复制scala环境：
pssh -h workerlist -r /usr/local/scala /
3） 复制Hadoop：
pssh -h workerlist -r /usr/local/hadoop /
4） 复制Spark环境：
pssh -h workerlist -r /usr/local/spark /
5） 复制系统配置文件：
pssh -h workerlist /etc/hosts /
pssh -h workerlist /etc/profile /
至此，Spark Linux集群环境搭建完毕。
1.3 Spark 集群试运行
下面试运行Spark。
1）在Master主机上，分别启动Hadoop与Spark。
cd /usr/local/hadoop/sbin/
./start-all.sh
cd /usr/local/spark/sbin
./start-all.sh
2） 检查Master与Worker进程是否在各自节点上启动。在Master主机上，执行命令 jps，如图1-5所示。
图1-5 在Master主机上执行jps命令
在Worker节点上，以Worker1为例，执行命令jps，如图1-6所示。
从图1-6中可以清晰地看到，Master进程与Worker及相关进程在各自节点上成功运行，Hadoop与Spark运行正常。
图1-6 在Worker节点上执行jps命令
3） 通过Spark Web UI查看集群状态。在浏览器中输入Master的IP与端口，打开Spark Web UI，如图1-7所示。
从图1-7中可以看到，当集群内仅有一个Worker节点时，Spark Web UI显示该节点处于Alive状态，CPU Cores为1，内存为1GB。 此页面会列出集群中所有启动后的Worker节点及应用的信息。
图1-7 Spark Web UI界面
4） 运行样例。Spark自带了一些样例程序可供试运行。在Spark根目录下，example/src/main文件夹中存放着Scala、Java、Python及用R语言编写的样例，用户可以运行其中的某个样例程序。先拷贝到Spark根目录下，然后执行bin/run-example [class] [params]即可。例如可以在Master主机命令行执行：
./run-example SparkPi 10
然后可以看到该应用的输出，在Spark Web UI上也可以查看应用的状态及其他信息。
1.4 Intellij IDEA的安装与配置
Intellij IDE是目前最流行的Spark开发环境。本节主要介绍Intellij开发工具的安装与配置。Intellij不但可以开发Spark应用，还可以作为Spark源代码的阅读器。
1.4.1 Intellij的安装
Intellij开发环境依赖JDK、Scala。
1. JDK的安装
Intellij IDE需要安装JDK 1.7或更高版本。Open JDK1.7的安装与配置前文中已讲过，这里不再赘述。
2. Scala的安装
Scala的安装与配置前文已讲过，此处不再赘述。
3. Intellij的安装
登录Intellij官方网站（http://www.jetbrains.com/idea/）下载最新版Intellij linux安装包ideaIC-14.1.5.tar.gz，然后执行如下步骤：
1）解压： tar zxvf ideaIC-14.1.5.tar.gz -C /usr/
2）运行： 到解压后的目录执行 ./idea.sh
3）安装Scala插件：打开“File”→“Settings”→“Plugins”→“Install JetBrain plugin”运行后弹出如图1-8所示的对话框。
单击右侧Install plugin开始安装Scala插件。
1.4.2 Intellij的配置
1）在Intellij IDEA中新建Scala项目，命名为“HelloScala”，如图1-9所示。
2）选择菜单“File”→“Project Structure”→“Libraries”，单击“+”号，选择
“java”，定位至前面Spark根目录下的lib目录，选中spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar，单击OK按钮。
3）与上一步相同，单击“+”号，选择“scala”，然后定位至前面已安装的scala目录，scala相关库会被自动引用。
图1-8 Scala插件弹出窗口
图1-9 在Intellij IDEA中新建Scala项目
4） 选择菜单“File”→“Project Structure”→“Platform Settings”→“SDKs”，单击“+”号，选择JDK，定位至JDK安装目录，单击OK按钮。
至此，Intellij IDEA开发环境配置完毕，用户可以用它开发自己的Spark程序了。
1.5 Eclipse IDE的安装与配置
现在介绍如何安装Eclipse。与Intellij IDEA类似，Eclipse环境依赖于JDK与Scala的安装。JDK与Scala的安装前文已经详细讲述过了，在此不再赘述。
对最初需要为Ecplise选择版本号完全对应的Scala插件才可以新建Scala项目。不过自从有了Scala IDE工具，问题大大简化了。因为Scala IDE中集成的Eclipse已经替我们完成了前面的工作，用户可以直接登录官网（http://scala-ide.org/download/sdk.html）下载安装。
安装后，进入Scala IDE根目录下的bin目录， 执行 ./eclipse 启动IDE。
然后选择 “File”→“New”→“Scala Project” 打开项目配置页。
输入项目名称，如HelloScala， 然后选择已经安装好的JDK版本，单击Finish按钮。接下来就可以进行开发工作了，如图1-10所示。
图1-10 已经创建好的HelloScala项目
1.6 使用Spark Shell开发运行Spark程序
Spark Shell是一种学习API的简单途径，也是分析数据集交互的有力工具。
虽然本章还没涉及Spark的具体技术细节，但从总体上说，Spark弹性数据集RDD有两种创建方式：
从文件系统输入（如HDFS）。
从已存在的RDD转换得到新的RDD。
现在我们从RDD入手，利用Spark Shell简单演示如何书写并运行Spark程序。下面以word count这个经典例子来说明。
1）启动spark shell: cd 进SPARK_HOME/bin， 执行命令。
./spark-shell
2）进入scala命令行，执行如下命令：
scala> val file = sc.textFile("hdfs://localhost:50040/hellosparkshell")
scala> val count = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)
scala> count.collect()
首先从本机上读取文件hellosparkshell，然后解析该文件，最后统计单词及其数量并输出如下：
15/09/29 16:11:46 INFO spark.SparkContext: Job finished: collect at <console>:17, took 1.624248037 s
res5: Array[(String, Int)] = Array((hello,12), (spark,12), (shell,12), (this,1), (is,1), (chapter,1), (three,1)
1.7 本章小结
本章着重描述了Spark的生态及架构，使读者对Spark的平台体系有初步的了解。进而描述了如何在Linux平台上构建Spark集群，帮助读者构建自己的Spark平台。最后又着重描述了如何搭建Spark开发环境，有助于读者对Spark开发工具进行一定了解，并独立搭建开发环境。
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx