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1. 安装 IntelliJ IDEA

下载并安装 IntelliJ IDEA（推荐使用 Community 版本，对于大多数 Spark 开发需求已经足够）。
安装完成后启动 IDEA。

2. 创建项目

2.1 创建 Maven 项目

打开 IntelliJ IDEA，选择 File -> New -> Project。
在弹出的窗口中选择 Maven，然后点击 Next。
输入项目名称（例如 SparkDemo）、项目位置等信息，点击 Finish。

2.2 配置 Maven 依赖

在项目的 pom.xml 文件中添加 Spark 相关的依赖。以下是一个基本的 pom.xml 示例，适用于 Spark 3.x 和 Hadoop 3.x 的组合：

<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>com.example</groupId><artifactId>SparkDemo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><spark.version>3.4.1</spark.version><hadoop.version>3.3.4</hadoop.version><scala.version>2.12.18</scala.version></properties><dependencies><!-- Spark Core --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><!-- Spark SQL --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><!-- Hadoop Common --><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><!-- Scala --><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>${scala.version}</version></dependency></dependencies><build><plugins><!-- Scala Plugin --><plugin><groupId>net.alchim31.maven</groupId><artifactId>scala-maven-plugin</artifactId><version>4.7.0</version><executions><execution><goals><goal>compile</goal><goal>testCompile</goal></goals></execution></executions></plugin><!-- Maven Compiler Plugin --><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>3.8.1</version><configuration><source>8</source><target>8</target></configuration></plugin></plugins></build>
</project>

保存 pom.xml 文件后，IDEA 会自动下载并加载依赖。

3. 编写 Spark 程序

3.1 创建 Scala 类

在项目中右键点击 src/main/scala 文件夹，选择 New -> Scala Class。
输入类名（例如 WordCount），点击 OK。

3.2 编写代码

以下是一个简单的 WordCount 程序示例，使用 Spark 的 RDD API：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object WordCount {def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建 Spark 配置和上下文val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") // 本地模式，使用所有可用核心val sc = new SparkContext(conf)// 设置日志级别sc.setLogLevel("WARN")// 读取文本文件val inputPath = "input.txt" // 替换为实际输入文件路径val textFile = sc.textFile(inputPath)// 执行 WordCountval wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)// 保存结果val outputPath = "output" // 替换为实际输出路径wordCounts.saveAsTextFile(outputPath)// 停止 SparkContextsc.stop()}
}

4. 配置运行环境

4.1 配置运行配置

右键点击 WordCount.scala 文件，选择 Run 'WordCount.main()'。
在弹出的运行配置窗口中，确保 Use classpath of module 选项已选中当前模块。
如果需要指定输入文件路径和输出路径，可以在 Program arguments 中添加参数，例如：
input.txt output
点击 OK 保存运行配置。

4.2 运行程序

点击运行按钮（绿色三角形）运行程序。如果一切配置正确，程序将执行 WordCount 任务，并将结果保存到指定的输出路径。

5. 调试程序

如果需要调试程序：

在代码中设置断点。
右键点击 WordCount.scala 文件，选择 Debug 'WordCount.main()'。
使用调试工具逐步执行代码，查看变量值和程序状态。

6. 提交到 Spark 集群

如果需要将程序提交到 Spark 集群运行：

修改代码中的 setMaster 方法，将 local[*] 替换为集群的 Master 地址，例如：
```
.setMaster("spark://master:7077")
```

使用 spark-submit 命令提交程序：

spark-submit --class WordCount --master spark://master:7077 target/SparkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar input.txt output

注意事项

确保本地环境（如 Java、Scala、Maven）已正确安装并配置。
如果使用集群运行，确保集群的 Spark 和 Hadoop 版本与项目依赖一致。
如果需要使用其他 Spark 组件（如 Spark Streaming、MLlib 等），请在 pom.xml 中添加相应的依赖。