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Spark 是一个强大的开源处理引擎，围绕速度、易用性和复杂的分析而构建。难怪 Spark 和 Spring Boot 的组合是构建数据密集型应用程序的流行选择。
在本文中，我们将向您展示如何开始使用 Spark 和 Spring Boot。我们将介绍使用 Spark 的基础知识，包括如何创建和运行 Spark 应用程序。我们还将向您展示如何使用 Spring Boot 来更轻松地使用 Spark。
Spark 是一种用于大规模数据处理的快速通用引擎。它最初是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发的，现在是一个由许多公司和个人贡献的 Apache 项目。
Spark 旨在用于广泛的应用程序，从简单的数据 ETL 到复杂的机器学习和图形处理。 Spark 特别适合涉及迭代计算、交互式查询或流数据的用例。
Spark 提供了一组丰富的功能，包括对 SQL、DataFrames、Dataset 和各种机器学习算法的支持。此外，Spark 还可以与其他流行的大数据工具结合使用，例如 Hadoop、Cassandra 和 Kafka。
Spark 可以以多种方式使用，包括独立应用程序、脚本或作为其他编程语言的库。在本节中，我们将向您展示如何在 Scala 中创建和运行一个简单的 Spark 应用程序。
创建 Spark 应用程序的第一步是定义一个扩展 SparkConf 类的类。 SparkConf 类允许您配置 Spark 设置，例如 Spark 主机的位置和用于 Spark 应用程序的内存量。
类 MySparkConf 扩展 SparkConf {
重写 def getAll: Map[String, String] = {
地图（
"spark.master" -> "local[*]",
"spark.executor.memory" -> "1g"
)
}
}
接下来，您需要创建 SparkContext 类的实例。 SparkContext 类是 Spark 应用程序的主要入口点。它表示与 Spark 集群的连接，用于创建 RDD、数据帧和数据集。
val sc = new SparkContext(new MySparkConf())
现在您已经有了 SparkContext，您可以开始创建 Spark 应用程序了。在此示例中，我们将创建一个简单的应用程序来计算文本文件中的单词数。
首先，我们需要使用 SparkContext.textFile 方法读入文本文件。此方法返回字符串的 RDD，其中每个字符串都是文本文件中的一行。
val textFile = sc.textFile("/path/to/file.txt")
接下来，我们可以使用 RDD.flatMap 方法将每一行拆分为单词。 flatMap 方法返回一个新的 RDD，其中包含对原始 RDD 中的每个元素应用函数的结果。在这种情况下，该函数将每一行拆分为单词。
val words = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
最后，我们可以使用 RDD.count 方法来统计 RDD 中的单词数。
val 计数 = words.count()
可以使用 spark-submit 脚本运行 Spark 应用程序。 spark-submit 脚本接受许多参数，包括您的 Spark 应用程序的位置和要使用的内存量。
要运行上面的示例应用程序，您将使用以下命令：
spark-submit --class MySparkApp --master local[*] --executor-memory 1g /path/to/jar/file.jar
Spring Boot 是一种流行的 Java 框架，可以轻松创建独立的、生产级的基于 Spring 的应用程序。 Spring Boot 特别适合创建微服务。
除了简化创建独立 Spring 应用程序的过程之外，Spring Boot 还可以轻松处理各种数据源，包括 Spark。
在本节中，我们将向您展示如何使用 Spring Boot 创建 Spark 应用程序。我们将使用上一节中的相同示例应用程序，但我们将使用 Spring Boot 来简化创建和运行应用程序的过程。
创建 Spring Boot 应用程序的第一步是创建一个新的 Maven 项目。您可以使用任何与 Maven 兼容的 IDE 来执行此操作。
在项目的pom.xml文件中，需要添加如下依赖：
spring-boot-starter-parent
spring-boot-starter-web
弹簧启动启动器数据火花
spring-boot-starter-parent 依赖项是所有 Spring Boot 依赖项的父 POM。 spring-boot-starter-web 依赖项用于添加对 Spring MVC 的支持。 spring-boot-starter-data-spark 依赖项用于添加对 Spark 的支持。
接下来，您需要创建一个用@SpringBootApplication 注释的新类。此类将包含您的应用程序的主要方法。
@SpringBootApplication
公共类我的应用程序{
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
}
}
@SpringBootApplication 注释是一个方便的注释，用于将以下所有注释添加到您的应用程序：
@Configuration：这个注解用来表示一个类包含了一个Spring应用的配置信息。
@EnableAutoConfiguration：此注解用于启用 Spring 应用程序的自动配置。
@ComponentScan：这个注解用于开启Spring应用的组件扫描。
为了创建 Spark 作业，您需要创建一个用 @Configuration 和 @EnableSpark 注释的新类。 @Configuration 注释用于指示类包含 Spring 应用程序的配置信息。 @EnableSpark 注释用于在 Spring 应用程序中启用 Spark。
@配置
@EnableSpark
公共课 MySparkJob {
@Autowired
私有 SparkContext sparkContext；
@Autowired
私有 SparkConf sparkConf；
@豆
公共 SparkJob sparkJob() {
// ... 创建并返回 SparkJob
}
}
@Autowired 注解用于将 SparkContext 和 SparkConf 注入到 Spark 作业中。 @Bean 注释用于指示方法创建 Spring bean。
在 sparkJob 方法中，您需要创建并返回一个 SparkJob。 SparkJob 是代表 Spark 应用程序的 Spring 管理组件。
@配置
@EnableSpark
公共课 MySparkJob {
@Autowired
私有 SparkContext sparkContext；
@Autowired
私有 SparkConf sparkConf；
@豆
公共 SparkJob sparkJob() {
返回新的 SparkJob() {
@覆盖
公共无效运行（）{
// ... 运行 Spark 作业
}
};
}
}
在 run 方法中，您可以为您的应用程序添加 Spark 代码。在此示例中，我们将使用上一节中的相同代码。
@配置
@EnableSpark
公共课 MySparkJob {
@Autowired
私有 SparkContext sparkContext；
@Autowired
私有 SparkConf sparkConf；
@豆
公共 SparkJob sparkJob() {
返回新的 SparkJob() {
@覆盖
公共无效运行（）{
val textFile = sparkContext.textFile("/path/to/file.txt")
val words = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
val 计数 = words.count()
}
};
}
}
可以使用 spring-boot-run 目标运行 Spring Boot 应用程序。可以使用 Maven 插件或 Spring Boot 命令行工具运行此目标。
要运行上面的示例应用程序，您将使用以下命令：
mvn spring-boot:运行
在本文中，我们向您展示了如何开始使用 Spark 和 Spring Boot。我们已经介绍了使用 Spark 的基础知识，包括如何创建和运行 Spark 应用程序。我们还向您展示了如何使用 Spring Boot 来更轻松地使用 Spark。
如果您有兴趣了解有关 Spark 和 Spring Boot 的更多信息，可以使用许多优秀的资源。我们特别推荐以下内容：