开发准备：

　　jdk1.8.45

　　spark-2.0.0-bin-hadoop2.7（windows下和linux个留一份）

　　Linux系统（centos或其它）

　　spark安装环境

　　hadoop-2.7.2（linux一份）

　　Hadoop安装环境

开发环境搭建步骤如下：

1. 下载scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-win32.win32.x86_64.tgz

2. 解压压缩包，直接运行里面的eclipse

3. 创建scala project，并创建scala类WordCount

4. 右键工程属性，添加spark-2.0.0-bin-hadoop2.7下面所有的库，可自定义库放进来：

5. 编辑代码如下：

import org.apache.spark._import SparkContext._object WordCount {   def main(args: Array[String]) {    if (args.length != 3 ){      println("usage is org.test.WordCount <master> <input> <output>")      return    }    val sc = new SparkContext(args(0), "WordCount",    System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))    val textFile = sc.textFile(args(1))    val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))        .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)    result.saveAsTextFile(args(2))  }}

6. 右键类，导出jar文件：

7. 在spark部署路径执行（可以通过spark的日志找到spark的master地址）：

　　./spark-submit  --num-executors 1 --executor-memory 1g --class WordCount --master spark://10.130.41.59:7077 spark-wordcount-in-scala.jar spark://10.130.41.59:7077 hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/input hdfs://hadoop:9000/user/hadoop/outspark

8. 参数解析：

　　可以执行./spark-submit --help获得帮助

eclipse下进行spark开发（已实践）