【大数据处理架构】2. 用sbt 构建工具 到spark cluster

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我们使用 sbt 创建、测试、运行和提交作业。该教程会解释你在我们的课程中将会用到的所有 sbt 命令。工具安装页说明了如何安装 sbt。我们一般将代码和库做成jar包，通过spark-submit 提交到spark 集群上运行。

1）下载安装：

     http://www.scala-sbt.org/

2）创建工程：

比如现在的工程名为“sparksample”。那么

     一般的工程文件结构如下：

• project – 工程定义文件
  • project/build/.scala – 主要的工程定义文件
  • project/build.properties – 工程，sbt以及scala版本定义
• src/main – 你的应用代码放在这里，不同的子目录名称表示不同的编程语言（例如，src/main/scala,src/main/java)
• src/main/resources – 你想添加到jar包里的静态文件（例如日志配置文件）
• lib_managed – 你的工程所依赖的jar文件。会在sbt更新的时候添加到该目录
• target – 最终生成的文件存放的目录（例如，生成的thrift代码，class文件，jar文件） 

3）编写build.sbt

name := "Spark Sample"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.3"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.1.1"

这里需要注意使用的版本，scala 和spark streaming的版本是否匹配等等。

http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming_2.10/1.4.1

4） 构建jar 包。

在project的文件目录下（e.g. "sparksample"）

> sbt package

5）提交到spark：

e.g: cd /opt/spark******

bin/spark-submit --class "org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount" --packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka_2.10:1.4.1 --master local[2]  /home/ubuntu/KafkaWordCount/target/scala-2.10/kafkawordcount_2.10-1.0.jar 10.81.52.88:9092 tintin

参考：http://www.tuicool.com/articles/AJnIvq

   http://www.scala-sbt.org/release/docs/index.html

     http://www.supergloo.com/fieldnotes/apache-spark-cluster-part-2-deploy-a-scala-program-to-spark-cluster/

【大数据处理架构】2. 用sbt 构建工具 到spark cluster

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原文地址：http://blog.csdn.net/u011613321/article/details/47700211