概述：Spark 程序开发，调试和运行，intellij idea开发Spark java程序。
分两部分，第一部分基于intellij idea开发Spark实例程序并在intellij IDEA中运行Spark程序.第二部分，将开发程序提交到Spark local或者hadoop YARN集群运行。Github项目源码
图1，直接在intellij IDEA(社区版)中开发调试，直接run。
图2，直接在intellij IDEA(社区版)中用hadoop YARN模式。
1.(第一部分)使用intellij IDEA创建一个Java的Maven项目。Github项目源码
初始化的MAVEN项目如下
2.根据Spark官网实例做二次开发Github项目源码
2.1.创建SimpleApp.java文件 SimpleApp.java
/**
* MIT.
* Author: wangxiaolei(王小雷).
* Date:17-2-7.
* Project:SparkJavaIdea.
*/
import org.apache.spark.api.java.*;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
public class SimpleApp {
public static void main(String[] args) {
String logFile = "file:///opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/README.md"; // Should be some file on your system
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> logData = sc.textFile(logFile).cache();
long numAs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) { return s.contains("a"); }
}).count();
long numBs = logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) { return s.contains("b"); }
}).count();
System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
sc.stop();
}
}
2.2.修改pom.xml文件 pom.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>wangxiaolei</groupId>
<artifactId>SparkJavaIdea</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<dependency> <!-- Spark dependency -->
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>3.在intellij IDEA中运行Spark程序
3.1 设置IDEA运行项的Configuration中的VM opthion 增加-Dspark.master=local
3.2.右键SimpleApp.java 点击运行，稍等片刻看到运行成功。
已经将Readme.md中的单词a和b统计出来了Lines with a: 62, lines with b: 30
至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在IDEA中运行成功！
4.(第二部分)将intellij IDEA中的Spark java程序打包成jarGithub项目源码
5.spark local模式运行
5.1.使用intellij IDEA的Terminal或者是系统（博主是Ubuntu）的Terminal，在当前项目路径（/home/xiaolei/Data/GS/Spark/SparkJavaIdea）执行如下代码。
/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
--class "SimpleApp" \
--master local[4] \
target/SparkJavaIdea-1.0-SNAPSHOT.jar
至此，Spark local模式程序开发和运行成功！
6.YARN集群模式（或伪分布式）运行.——需要有集群环境或者提前配置好了伪分布式环境，伪分布式环境搭建参考另一篇博文Ubuntu16.04安装Hadoop2.6+Spark1.6+开发实例
6.1.开启hadoop集群，开启Spark。
# 初次搭建集群需要格式化namenode（已经初始化过可省略）
/opt/hadoop-2.7.3/bin/hdfs namenode -format
#开启hadoop集群（伪分布式）
/opt/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh
#开启Spark
/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
#查看开启状态
jps
6.2 使用intellij IDEA的Terminal或者是系统（博主是Ubuntu）的Terminal，在当前项目路径（/home/xiaolei/Data/GS/Spark/SparkJavaIdea）执行如下代码。
/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --class SimpleApp --master yarn --deploy-mode cluster target/SparkJavaIdea-1.0-SNAPSHOT.jar
至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！
6.3.在Web中查看Github项目源码
http://localhost:8088/cluster/apps
至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！
