一、编写 Spark 应用程序

编写一个 Spark 应用程序可以分为以下几个步骤：

1、编写应用程序代码

首先，需要编写应用程序的代码。可以使用 Java 编写 Spark 应用程序，代码中需要导入相关的 Spark 包，例如 SparkConf 和 JavaSparkContext。然后，可以使用 SparkConf 对象来设置应用程序的配置项，例如应用程序名称、部署模式和 Spark Master 的 URL。接下来，通过创建 JavaSparkContext 对象来初始化 Spark 应用程序，该对象将被用于在 Spark 集群上创建 RDD 和执行操作。在这个 JavaSparkContext 对象上，可以使用 Spark 的各种 API 和操作来开发应用程序的功能。

2、打包应用程序

为了能够在 Spark 集群上运行应用程序，需要将应用程序打包成一个 JAR 文件。将所有的代码文件和依赖的库文件放入一个文件夹中，然后使用 Java 的 jar 命令将该文件夹打包成一个 JAR 文件，这个 JAR 文件将包含应用程序的所有代码和依赖项。

3、提交应用程序

将打包好的应用程序 JAR 文件提交给 Spark 集群来运行应用程序。可以使用 Spark 自带的 spark-submit 脚本来提交应用程序。在命令行中执行 spark-submit 脚本，指定应用程序的 JAR 文件路径和相应的配置选项。Spark 会根据指定的配置选项来启动应用程序，并在集群上分配资源来运行应用程序。

二、用 Java 编写 Spark 应用程序

下面是一个使用 Java 编写的简单的 Spark 应用程序的示例代码：


import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class SparkApplication {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 SparkConf 对象，设置应用程序的配置项
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("SparkApplication")
                .setMaster("spark://localhost:7077");

        // 创建 JavaSparkContext 对象
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 读取数据文件，创建初始 RDD
        JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/input/data.txt");

        // 对 RDD 进行操作，例如进行数据转换、筛选等
        JavaPairRDD wordCounts = lines
                .flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator())
                .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
                .reduceByKey((a, b) -> a + b);

        // 输出结果
        wordCounts.foreach(tuple -> System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2()));

        // 关闭 JavaSparkContext 对象
        sc.close();
    }
}
Java

三、在 Spark 集群上提交应用程序

在命令行中执行以下命令来提交上述示例代码编写的 Spark 应用程序：


spark-submit --class SparkApplication --master spark://localhost:7077 /path/to/SparkApplication.jar
Bash

其中，-- 选项指定了应用程序的入口类，--m∗er 选项指定了 Spark Master 的 URL，/path→/SparkApplication.jar 指定了应用程序的 JAR 文件路径。

运行以上命令后，Spark 就会在集群上启动应用程序，并分配资源来运行应用程序。应用程序会读取 hdfs:/localhost:9000∈putdata.txt 文件中的数据，并对数据进行处理，最后输出结果。

四、总结

通过以上步骤，可以用 Java 来编写 Spark 应用程序，并将应用程序打包成 JAR 文件，然后在 Spark 集群上提交运行。这样可以充分利用 Spark 的分布式计算能力来处理大数据，并获得更快的计算速度。同时，通过适当配置 Spark 的参数，可以优化应用程序的运行性能。