执行本文之前，先搭建好spark的开发环境，我目前只搭建了standalone模式，参考链接 ： Spark Standalone模式部署-CSDN博客

1. 安装sbt

1）下载sbt

        网址：https://www.scala-sbt.org/download.html ，下载sbt-1.8.3.tgz。

2）将下载好的安装包拷贝到共享文件夹，

        cd /mnt/hgfs/Ubuntu_share

3）解压到/usr/local

        sudo tar -zxvf  sbt-1.8.3.tgz -C /usr/local

4）修改权限

        sudo chown -R wang:wang /usr/local/sbt

5）将bin目录下的sbt-launch.jar复制到sbt的安装目录下

        cd /usr/local/sbt

        sudo cp ./bin/sbt-launch.jar ./

6) 创建脚本/usr/local/sbt/sbt，添加如下内容：

        sudo vim /usr/local/sbt/sbt

#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/sbt-launch.jar "$@"

7) 修改权限

        sudo chmod u+x /usr/local/sbt/sbt

8) 检验 sbt 是否可用

        sudo ./sbt sbtVersion

出现如下画面，则sbt安装成功。

2. 编写scala应用程序

1）创建应用程序根目录

        mkdir ~/sparkcode
        cd ~/sparkcode/
        mkdir -p ./src/main/scala

2）新建测试程序
        cd src/main/scala/
        vim SimpleApp.scala

输入如下内容，该程序计算 testspark.txt 文件中包含 "a" 的行数 和包含 "b" 的行数。

/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SimpleApp {
    def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "file:///usr/local/testspark.txt" // Should be some file on your system
        val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
        println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
    }
}

3. 使用 sbt 打包 Scala 程序

1）新建文件simple.sbt

        vim ~/sparkcode/simple.sbt

2）添加内容如下

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.12.17"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.3.0"

3）将整个应用程序打包成 JAR：

        /usr/local/sbt/sbt package

出现如下内容，打包成功。

jar包路径：~/sparkcode/target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar  

4）通过 spark-submit 运行程序

/usr/local/spark-3.3.0-bin-hadoop3/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkcode/target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar
/usr/local/spark-3.3.0-bin-hadoop3/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkcode/target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar 2>&1 | grep "Lines with a:"

第二条可以过滤信息，最终得到结果：

        Lines with a: 13, Lines with b: 4

5）在浏览器中可查看运行状态

我运行了多次，故出现了很多个SimpleApp。

4. 遇到的问题

执行/usr/local/spark-3.3.0-bin-hadoop3/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkcode/target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar

第一次执行成功了，在执行报了一堆错误，筛选了一下，主要是如下错误

Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 0.0 (TID 7) (192.168.50.40 executor 0): java.io.FileNotFoundException: File file:/usr/local/testspark.txt does not exist
这个文件在master中是存在的，192.168.50.40是slave1的地址，猜想应该是slave1缺少该文件，遂在slave1新建/usr/local/testspark.txt。

再次执行，错误变成下面

ResultStage 0 (count at SimpleApp.scala:11) failed in 3.144 s due to Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 0.0 (TID 4) (192.168.50.40 executor 0): java.io.EOFException: Cannot seek after EOF

百度查到应该是master和slave1的testspark.txt数据不一致引起的，于是将master的testspark.txt发送到slave1，再执行，成功。

以上问题虽然解决，但感觉这样必须所有节点都保存一份testsparl.txt，不应该是这么处理。参考文章spark读取不了本地文件_spark 无法读取读取本地文件-CSDN博客，决定将该文件上传到hdfs中

待更新......

文章参考：Spark安装和使用_厦大数据库实验室博客 (xmu.edu.cn)