如何实现基于IDEA使用Spark API开发Spark程序

# 如何实现基于IDEA使用Spark API开发Spark程序

## 环境准备
1. **安装JDK**：确保已安装JDK 1.8+并配置`JAVA_HOME`
2. **安装Scala**：推荐使用Scala 2.12.x（与Spark 3.x兼容）
3. **安装IntelliJ IDEA**：下载Community或Ultimate版
4. **配置Spark依赖**：从官网下载Spark二进制包（建议3.2+版本）

## 项目创建步骤

### 1. 新建Scala项目

File -> New -> Project -> Scala -> SBT

### 2. 添加Spark依赖
在`build.sbt`中添加：
```scala
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.3.1"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.3.1"

3. 编写示例程序

创建WordCount.scala：

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val textFile = sc.textFile("input.txt")
    val counts = textFile.flatMap(_.split(" "))
                     .map(word => (word, 1))
                     .reduceByKey(_ + _)
                     
    counts.saveAsTextFile("output")
    sc.stop()
  }
}

运行配置

1. 右键选择Run WordCount
2. 在Run/Debug Configurations中设置：
   • VM options: -Dspark.master=local[*]
   • Program arguments: 输入/输出路径

调试技巧

• 使用spark-submit模式测试集群部署：

spark-submit --class WordCount --master yarn your-jar.jar

• 通过spark.ui.port=4040查看Web UI监控

注意事项

1. 避免在代码中使用硬编码路径
2. 及时调用sc.stop()释放资源
3. 本地测试时优先使用local[*]模式

”`

（全文约450字，包含代码示例和关键步骤说明）