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。

1 编写WordCount程序

1）创建一个Maven项目WordCount并导入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <finalName>WordCount</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>WordCount</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

2）编写代码

package com.jackyan.spark

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount{

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建SparkConf并设置App名称
    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount")

    //2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
    val sc = new SparkContext(conf)

    //3.使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile(args(1))

    //4.关闭连接
    sc.stop()
  }
}

3）打包项目

4）将项目包上传到集群

5）运行程序

bin/spark-submit \
--class com.jackyan.spark.WordCount \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./WordCount-jar-with-dependencies.jar  \
input
output

注意：input目录是hdfs的目录，将需要统计的文件上传到input目录
6）查看运行结果

[hadoop@hadoop101 spark]$ hdfs dfs -ls 
Found 3 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2022-01-08 10:26 .sparkStaging
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2022-01-08 10:25 input
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2022-01-08 10:26 output
[hadoop@hadoop101 spark]$ hdfs dfs -cat output/*
(scala,1)
(world,1)
(hello,5)
(jack,1)
(java,1)
(spark,1)

2 本地调试

本地Spark程序调试需要使用local提交模式，即将本机当做运行环境，Master和Worker都为本机。运行时直接加断点调试即可。如下：
创建SparkConf的时候设置额外属性，表明本地执行：
val conf = new SparkConf().setAppName("WC").setMaster("local[*]")
如果本机操作系统是windows，如果在程序中使用了hadoop相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：

出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是用到了hadoop相关的服务，解决办法是将附加里面的hadoop-common-bin-3.2.2-x64.zip解压到任意目录；
在IDEA中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME变量，配置上面解压的目录