1.远程集群测试

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import scala.math.random
/**
* 利用spark进行圆周率的计算
* Created by 汪本成 on 2016/6/10.
*/
object test {
def main(args: Array[String]) {
//这一行重要,连接集群测试 //要测试的集群路径 //自己编译器要打的项目jar包(下面有如何打成jar包示例)
val conf = new SparkConf().setAppName("SparkPai").setMaster("spark://192.168.1.116:7077").setJars(List("D:\\IntelliJ IDEA 15.0.2\\workplace\\test\\out\\artifacts\\test_jar\\test.jar"))
val sc = new SparkContext(conf) //分片数
val slices = if (args.length > ) args().toInt else
//为避免溢出,n不超过int的最大值
val n = math.min(10000L*slices, Int.MaxValue).toInt
//计数
val count = sc.parallelize( until n, slices).map{
lines =>
//小于1的随机数
val x = random* -
//小于1的随机数
val y = random* -
//点到圆心的的值,小于1计数一次,超出1就不计算
if (x*x + y*y < ) else
}.reduce(_+_) //汇总累加落入的圆中的次数 //count / n是概率,count落入圆中次的数,n是总次数;
println("Pai is roughly " + 4.0 * count / n)
sc.stop()
}
}

2.非集群,单机测试。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.SparkConf object T2 {
def main(args: Array[String]) { //单击不用集群就不用指定集群路径 //本地单击
val conf=new SparkConf().setAppName("CreateDF").setMaster("local[2]")
val spark = SparkSession
.builder().config(conf)
.getOrCreate()
//
val df = spark.read.json("file:\\C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\spark-2.2.1\\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7\\examples\\src\\main\\resources\\people.json")
df.show()
}
}

3.给项目打包

4.运行自己打的项目jar包(下面以 spark221.jar 为例)

//运行
spark-submit --class SQL spark221.jar
//或
 spark-submit --class sql test.jar --master yarn

示例2:

Ⅰ 打开sparkUI界面

1)首先启动打开一个spark-shell 就有了

[root@hadoop-2 bin]# spark-shell

然后访问浏览器地址:http://192.168.1.116:4040

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