上回我们在本地运行了一个java写的spark程序, 在实际的开发中我们更多的是采用java和scala混合编码的形式，就是一个工程中两种代码结合使用。我们接着往下做，这次我们在原有的工程中去使用scala去实现我们的wordcount。
之前我们的搭建的环境还不能写scala代码,其实可以主动去试试，编译器都没法往下点的，没法创建任何的scala的文件。要实现java和scala混合编译得益于我们的maven插件，我们首先在工程中引入:
图一:混合编译插件的引入
接下来，我们发现了一堆错，不过到现在为止，对这种小红错误已经不再紧张了，相反的这些错误会引导我们不断走向正确的道路。
图二:引入scala之后的错误
错误的内容其实很明显，就是maven中引入的包scala版本不对，还记得我们上次在导出依赖时候的scala版本么,看到我们导出的版本，是不是很清楚要使用什么版本了.
图三:引入scala之后的错误
我们需要的是2.11.x版本，最后那个小版本的话是兼容的，于是乎，我们找到我们添加scala包的地方buildpath->add Library,然后找到scala的版本,apply
图四：引入scala的包
图五：选择对应的版本
点击之后，成就达成,没有其他错误了。我们把相同的逻辑用scala实现一遍,注意代码的位置。
图六：scala代码存放的位置
源码如下:
图七：scala代码的实现
运行一下,我可以得到我们要的结果:
图八：相同的结果
简单说下WordCount的计算过程就是计算数据中单词出现的次数，我这边定义list便是模拟了外部的数据，细心的宝宝应该发现我这边给的参数和源码中的不一样，这是因为我这边为了在本地运行调整,把运行模式设置为了本地,我们进一步，加大一下数据量，我们动用集群的计算能力去运行我们的程序。我们把程序做下调整，把list增大到10000次，随机从sentences中生成数据。
图九：增大数据量
其中sentences的内容是:
图十：修改我们要统计的句子
然后，我们打包,在代码的路径下面执行mvn clean scala:compile compile package这个命令表示的是混合编译:
图十一：混合编译
包的结果在target上面
图十二：编译之后jar包的位置
上传到我们的hadoop机器上面,接下来，我们运行到yarn上面,还记得那个熟悉的命令么,改改参数，我们变成这样子:
图十三：程序的启动命令
--class便是我们的主类名，后面那个jar包改成我们的jar
执行结果如下:
图十四：最后的运行结果
ok到了这一步，我们算是完整通关了,接下来我们来解剖一下这个小wordcount程序，下一篇哈~
