使用IDEA开发Spark程序

　　一、分布式估算圆周率

　　1.计算原理

　　假设正方形的面积S等于x2，而正方形的内切圆的面积C等于Pi×(x/2)2，因此圆面积与正方形面积之比C/S就为Pi/4，于是就有Pi=4×C/S。

　　可以利用计算机随机产生大量位于正方形内部的点，通过点的数量去近似表示面积。假设位于正方形中点的数量为Ps，落在圆内的点的数量为Pc，则随机点的数量趋近于无穷时，4×Pc/Ps将逼近于Pi。

　　2.IDEA下直接运行

　　（1）启动IDEA，Create New Project-Scala-选择JDK和Scala SDK（Create-Browse-/home/jun/scala-2.12.6/lib下的所有jar包）-Finish

　　（2）右键src-New-Package-输入com.jun-OK　　

　　（3）File-Project Structure-Libraries-+Java-/home/jun/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7-jars下的所有jar包-OK

　　（4）右键com.jun - Name（sparkPi）- Kind（Object）- OK，在编辑区写入下面的代码

package com.jun

import scala.math.random
import org.apache.spark._

object sparkPi {
  def main(args: Array[String]){
    val conf = new SparkConf().setAppName("spark Pi")
    val spark = new SparkContext(conf)
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = 100000 * slices
    val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
}

　　（5）Run-Edit Configuration-+-Application-写入下面的运行参数配置-OK

　　（6）右键单击代码编辑区-Run sparkPi

　　出现了一个错误，这个问题是因为版本不匹配导致的，通过查看Spark官网可以看到，spark-2.3.1仅支持scala-2.11.x所以要将scala换成2.11版本。

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.Predef$.refArrayOps([Ljava/lang/Object;)Lscala/collection/mutable/ArrayOps;
    at org.apache.spark.internal.config.ConfigHelpers$.stringToSeq(ConfigBuilder.scala:48)
    at org.apache.spark.internal.config.TypedConfigBuilder$$anonfun$toSequence$1.apply(ConfigBuilder.scala:124)
    at org.apache.spark.internal.config.TypedConfigBuilder$$anonfun$toSequence$1.apply(ConfigBuilder.scala:124)
    at org.apache.spark.internal.config.TypedConfigBuilder.createWithDefault(ConfigBuilder.scala:142)
    at org.apache.spark.internal.config.package$.<init>(package.scala:152)
    at org.apache.spark.internal.config.package$.<clinit>(package.scala)
    at org.apache.spark.SparkConf$.<init>(SparkConf.scala:668)
    at org.apache.spark.SparkConf$.<clinit>(SparkConf.scala)
    at org.apache.spark.SparkConf.set(SparkConf.scala:94)
    at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$loadFromSystemProperties$3.apply(SparkConf.scala:76)
    at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$loadFromSystemProperties$3.apply(SparkConf.scala:75)
    at scala.collection.TraversableLike$WithFilter.$anonfun$foreach$1(TraversableLike.scala:789)
    at scala.collection.immutable.HashMap$HashMap1.foreach(HashMap.scala:231)
    at scala.collection.immutable.HashMap$HashTrieMap.foreach(HashMap.scala:462)
    at scala.collection.immutable.HashMap$HashTrieMap.foreach(HashMap.scala:462)
    at scala.collection.TraversableLike$WithFilter.foreach(TraversableLike.scala:788)
    at org.apache.spark.SparkConf.loadFromSystemProperties(SparkConf.scala:75)
    at org.apache.spark.SparkConf.<init>(SparkConf.scala:70)
    at org.apache.spark.SparkConf.<init>(SparkConf.scala:57)
    at com.jun.sparkPi$.main(sparkPi.scala:8)
    at com.jun.sparkPi.main(sparkPi.scala)

Process finished with exit code 1

　　Spark官网在spark2.3.1版本介绍中有这么一段说明，于是将scala版本换成2.11.8，然而又由于idea和scala插件版本不对应，最后决定采取联网安装scala插件的办法。

Spark runs on Java 8+, Python 2.7+/3.4+ and R 3.1+. For the Scala API, Spark 2.3.1 uses Scala 2.11. You will need to use a compatible Scala version (2.11.x).

　　将scala版本换成2.11.8，然后更改spark环境变量，然后再执行

　　3.分布式运行

　　二、基于Spark MLlib的贷款风险预测

原文地址：https://www.cnblogs.com/BigJunOba/p/9358726.html