一、安装scala环境

        官网下载地址 Download | The Scala Programming Language,本次使用版本为sacla2.11.12,将压缩包解压至指定目录，配置好环境变量，控制台验证是否安环境是否可用：

二、添加pom依赖

     创建一个maven项目

1、添加scala的sdk依赖

  <properties>
    <scala.version>2.11.12</scala.version>
  </properties>
 
   <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-compiler</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-reflect</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
    </dependency>

2、添加spark依赖

  <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
      <version>2.4.8</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
      <version>2.4.8</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

三、入门应用

1、数据源

   test_spark.txt

中国 河南
中国 浙江
河南 郑州
浙江 杭州
河南 洛阳
浙江 宁波
美国 纽约
纽约 华尔街
美国 吉利福尼亚
加利福尼亚 落砂机

2、编码实现

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object SparkWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    ///使用本地模式连接spark
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    ///读取文件中每一行字符 存入到是数据集合RDD中
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("D:/workplace/java-item/res/file/test_spark.txt")
    /// 将数据集合进行扁平化操作  以字符空格分割
    val tuples = lines.flatMap(_.split(" ")).groupBy(word => word).map({ case (w, l) => (w, l.size) }).collect()
    tuples.foreach(println)
  }
}