0x00 教程内容

1. 新建Maven项目
2. 编写WordCount代码
3. 校验结果

实验前提：
a. 安装好了windows本地的scala
b. 安装好了IDEA的scala插件
c. 安装好了JDK与Maven

0x01 新建Maven项目

1. 新建Maven项目

a. 新建一个Maven项目，选择好JDK，然后其他的默认或者自己决定

2. 项目配置

a. 设置编写scala代码的文件夹
打开src/main，建一个scala文件夹（与java同级）

b. 标记scala文件夹为资源文件夹
右击scala文件夹，选择Mark Directory as，选择第一个Sources Root，然后文件夹变成了蓝色。

c. 将Language level改为8（我使用的JDK为8，所以为8，如果是7则用7）
点击IDEA右上角放大镜左边的按钮（Project Structure），或者快捷键ctrl + shift + alt + S ，点击Modules：

d. 引入scala的SDK

3. 引入项目的依赖

a. 在pom.xml文件中添加依赖并Reimport一下：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

0x02 编写WordCount代码

1. 新建包

a. 在scala文件夹建com.shaonaiyi包

2. 编写scala代码

a. 右击包名，选择New一个Scala Class（如果没有引入Scala的SDK，是建不了的）

b. 完整代码：

package com.shaonaiyi

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

/**
  * @Auther: 邵奈一
  * @Date: 2019/03/28 下午 3:16
  * @Description: IntelliJ IDEA开发Spark案例之WordCount
  */
object WordCountLocal {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("WordCountLocal")
    conf.setMaster("local")

    val sparkContext = new SparkContext(conf)
    val textFileRDD = sparkContext.textFile("src/main/resources/word.txt")
    val wordRDD = textFileRDD.flatMap(line => line.split(" "))
    val pairWordRDD = wordRDD.map(word => (word, 1))
    val wordCountRDD = pairWordRDD.reduceByKey((a, b) => a + b)

    wordCountRDD.saveAsTextFile("src/main/resources/wordcount")
  }

}

0x03 校验结果

1. 统计文件准备

a. 新建word.txt文件放于src/main/resources/路径下

shao shao shao
nai yi yi nai
hello hello hi

b. 如果没有错误的话，结果应该是：

shao=>3次，
nai=>2次，
yi=>2次，
hello=>3次，
hi=>1次，

2. 统计结果

0xFF 总结

1. 本教程比较简单，实现了windows本地的WordCount例子，需要学习Scala编程语言
2. 编写Scala语言，还需要在IDEA里面安装好Scala插件
3. 思考题：我们的统计结果，为什么是：
   (hi,1)
   (shao,3)
   (hello,2)
   (nai,2)
   (yi,2)
   不是应该按照字母的顺序排序吗？！

作者简介：邵奈一
大学大数据讲师、大学市场洞察者、专栏编辑
公众号、微博、****：邵奈一

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