scala2.12 spark

### Scala 2.12与Spark集成教程

#### 安装配置环境
为了确保能够顺利使用Scala 2.12版本开发基于Apache Spark的应用程序，需先完成必要的软件安装。这包括JDK、Scala以及Spark本身的部署[^1]。

对于操作系统而言，无论是Linux还是Windows平台都可以支持上述组件的搭建；不过考虑到实际操作中的便利性和稳定性，在此推荐采用类Unix系统作为主要工作环境。具体来说：

- JDK建议选用Oracle官方发布的稳定版；
- 下载对应于目标系统的预编译二进制包形式的Scala发行版并解压至指定路径；
- 同样地获取适合当前硬件架构的Spark压缩文件，并按照文档指示设置好相应的环境变量以便后续调用命令行工具。

#### 创建项目结构
当所有依赖项都已妥善安置之后，则可以着手构建新的工程实例了。通常情况下会借助Maven或者SBT这样的自动化构建管理器来简化流程控制过程。这里以SBT为例说明如何定义`build.sbt`文件内的基本信息：

name := "MyFirstSparkApp"

version := "0.1"

scalaVersion := "2.12.18"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.4.0"

这段简单的声明指定了项目的名称、版本号还有所使用的Scala语言级别，同时也引入了一个来自Maven中央仓库的核心库模块用于处理分布式计算任务。

#### 编写业务逻辑代码
有了良好的开端之后就可以专注于实现具体的算法模型或是数据分析功能点了。下面给出一段用来统计单词频率分布情况的小例子供参考学习之用：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local[*]")
        val sc = new SparkContext(conf)

        val lines = sc.textFile("/path/to/input.txt")
        val words = lines.flatMap(_.split("\\W+"))
        val pairs = words.map(word => (word.toLowerCase(), 1))
        val counts = pairs.reduceByKey(_ + _).sortByKey()

        println(counts.collect.mkString("\n"))

        sc.stop()
    }
}

该片段展示了怎样通过读取纯文本资源的方式加载原始数据集进入内存空间形成RDD对象序列化表示法，接着运用一系列转换方法逐步提炼出最终的结果集合——即每一对键值对代表某个特定词条在整个语料库中出现过的总次数。

#### 提交作业执行计划
最后一步就是把打包好的jar包上传到集群节点上启动服务端口监听等待客户端请求连接过来提交待办事项列表给调度中心安排合适的Executor进程去负责运算加工环节的工作啦！

假设已经编写完成了名为`patrol-spark-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar`的目标产物并且放置到了HDFS文件系统当中的话，那么只需要在终端窗口里输入如下所示的一串参数组合即可触发整个批处理周期的操作链条运转起来[^2]:

spark-submit \
--class com.patrol.spark.PatrolSparkServiceApplication \
--executor-memory 4G \
--num-executors 8 \
--master yarn-client \
/data/test/patrol-spark-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar

这条指令明确了应用程序入口位置在哪一处类里面定义的方法之中，同时还设置了若干影响性能表现的关键属性比如分配多少内存大小给各个子线程共享使用啊之类的细节问题。