Spark&Hadoop:scala编写spark任务jar包，运行无法识别main函数，怎么办?

　　昨晚和同事一起看一个scala写的程序，程序都写完了，且在idea上debug运行是ok的。但我们不能调试的方式部署在客户机器上，于是打包吧。打包时，我们是采用把外部引入的五个包（spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar、commons-logging.jar、fastjson-1.2.10.jar、sqljdbc4.jar、log4j.jar）打包到我们的jar包中。好了，一切都好了。。。在java -jar demo.jar方式运行，以及把它拷贝到spark集群中，使用spark-submit方式调教都不好用。爆出error都是一致的：找不到main函数。

好吧，找原因吧。

1. 是不是发布的jar包有问题？
2. 是不是在artifcates中设置有问题？
3. 难道是打包环境设置错误了？
4. 。。。

　　一顿神找呀。

　　不行我们写个原始的scala程序，只写一个main函数，通过jar测试下，看是否可行。。。结果：不错奥，这个test.jar不负众望的运行起来了；

　　那引入外部包，并打包到jar下运行看看。。。结果：把jar包打包进来运行就不好用了。

　　那我们在cmd下运行附带有外部包的jar文件。。。结果：可以的；那我们就走了打包时不附带外部包的方式运行。

当然，按道理说把外部引入的jar文件打包的我们的jar包中，这种处理方案应该是可行的，我们这里就绕过了这个条路。通过spark提交时制定外部引入包，发现也是可行的。下边就介绍下，这两种运行方式的具体操作步骤：

• cmd下运行jar包方式，执行spark任务：

1、打包时，需要注意不要引入其他包：

2、我把生成的文件拷贝到D盘根目录，结构如下：

3、执行cmd执行命令为：

java -cp D:\xxx\Jars\spark-assembly-1.5.-hadoop2.6.0.jar;D:\xxx\Jars\commons-logging.jar;D:\xxx\Jars\fastjson-1.2..jar;D:\xxx\Jars\sqljdbc4.jar;D:\xxx\Jars\log4j.jar;D:\xxx\scalatest20161031.jar testobject

4、结果：

• 在集群服务器上使用.sh文件调spark-submit命令方式提交任务：

备注：打包时依然不包含外部包到jar包中。

1、test_submit.sh文件内容如下：

#!/bin/sh
spark-submit --master spark://172.21.7.10:7077 --jars ./Jars/spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar,./Jars/commons-logging.jar,./Jars/fastjson-1.2.10.jar,./Jars/sqljdbc4.jar,./Jars/log4j.jar --class testobject --executor-memory 15G --total-executor-cores 8 scalatest20161031.jar

2、集群节点上文件存储结构：

hadoop@hadoop-master:/$ cd /home/hadoop/xxx/
hadoop@hadoop-master:~/xxx$ ls
Jars  scalatest20161031.jar  test_submit.sh
hadoop@hadoop-master:~/xxx$ cd Jars
hadoop@hadoop-master:~/xxx/Jars$ ls
commons-logging.jar  fastjson-1.2..jar  log4j.jar  spark-assembly-1.5.-hadoop2.6.0.jar  sqljdbc4.jar
hadoop@hadoop-master:~/xxx/Jars$

3、执行提交命令：

hadoop@hadoop-master:~/xxx/Jars$ cd ..
hadoop@hadoop-master:~/xxx$ ls
Jars  scalatest20161031.jar  test_submit.sh
hadoop@hadoop-master:~/xxx$ ./test_submit.sh
// :: INFO spark.SparkContext: Running Spark version 1.5.
// :: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
// :: INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
// :: INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls to: hadoop
// :: INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop); users with modify permissions: Set(hadoop)
// :: INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
// :: INFO Remoting: Starting remoting

以上是和同事一起闯过的坑，必须记录下来。。。分享给大家吧。