使用sbt构建spark 程序

2022-07-12 23:06:45

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://*.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

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