SBT入门

前言

我们用IDEA创建Spark项目的时候,默认都是使用SBT作为构建工具的,那么SBT是个啥?

SBT是 Scala 的构建工具,全称是 Simple Build Tool, 类似 Maven 或 Gradle。

SBT 的野心很大,采用Scala编程语言本身编写配置文件,这使得它稍显另类,虽然增强了灵活性,但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。

另外由于SBT默认从国外下载依赖,导致第一次构建非常缓慢。

设置全局仓库

默认从国外下载依赖,我们可以设置仓库的地址来加快构建速度。

设置仓库

华为镜像站

https://mirrors.huaweicloud.com/home

推荐

直接在华为镜像站中下载对应的配置文件直接覆盖就行。

如果是Windows系统,则进入CMD执行如下命令:

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cd  ~
mkdir .sbt
cd .\.sbt\
echo "">repositories
start repositories

如果是Mac或Linux系统,则进入Bash执行如下命令:

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cd  ~
mkdir .sbt
cd .sbt
vi repositories

然后创建 repositories 文件内容如下,并将文件拷贝到 .sbt 目录下,

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[repositories]
local
huaweicloud-ivy: https://mirrors.huaweicloud.com/repository/ivy/, [organization]/[module]/(scala_[scalaVersion]/)(sbt_[sbtVersion]/)[revision]/[type]s/[artifact](-[classifier]).[ext]
huaweicloud-maven: https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/

忽略自身仓库

设置所有项目均使用全局仓库配置,忽略项目自身仓库配置

该参数可以通过 Java System Property 进行设置。在 SBT 中,有三种方法可以设置 Java System Property,可以根据需要自行选择。

方法一:修改SBT配置文件(推荐)

提醒一下, sbt-1.3.0/conf/ 目录下有两个配置文件, sbtconfig.txt 仅适用于 Windows 平台,而 sbtopts 仅适用于 Mac/Linux 平台。

针对 Windows 平台,打开 sbt-1.3.0/conf/sbtconfig.txt 文件,在末尾新增一行,内容如下:

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-Dsbt.override.build.repos=true

针对 Mac/Linux 平台,打开 sbt-1.3.0/conf/sbtopts 文件,在末尾新增一行,内容如下:

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-Dsbt.override.build.repos=true

方法二: 设置环境变量

Windows 上通过 set 命令进行设置,

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set SBT_OPTS="-Dsbt.override.build.repos=true"

Mac/Linux 上使用 export 命令进行设置,

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export SBT_OPTS="-Dsbt.override.build.repos=true"

创建项目

image-20220513153937897

image-20220513154025072

修改build.sbt

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name := "SparkDemo01"

version := "1.0-SNAPSHOT"

scalaVersion := "2.12.15"

idePackagePrefix := Some("org.example")

val sparkVersion = "3.1.3"

// 将阿里云仓库做为默认仓库
externalResolvers := List("my repositories" at "https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/")


libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.spark" %% "spark-core" % sparkVersion,
"org.apache.hbase" % "hbase-client" % "2.1.10",
"org.apache.hbase" % "hbase-common" % "2.1.10",
"org.apache.hbase" % "hbase-server" % "2.1.10",
"org.apache.hbase" % "hbase-mapreduce" % "2.1.10",
"org.apache.hbase" % "hbase-protocol" % "2.1.10"
)

示例

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package org.example

import org.apache.hadoop.hbase._
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkHBase {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val config = new SparkConf()
config
.setMaster("local[*]")
.setAppName("SparkHBase")
val sc = new SparkContext(config)

val conf = HBaseConfiguration.create()
// conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.160.130")
// conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
//设置查询的表名
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "student")
val stuRDD = sc.newAPIHadoopRDD(
conf,
classOf[TableInputFormat],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]
)
val count = stuRDD.count()
println("Students RDD Count:" + count)
stuRDD.cache()

//遍历输出
stuRDD.foreach({ case (_, result) =>
val key = Bytes.toString(result.getRow)
val s_name = Bytes.toString(result.getValue("s_name".getBytes, "".getBytes))
val math = Bytes.toString(result.getValue("s_course".getBytes, "math".getBytes))
println("Row key:" + key)
println("s_name:" + s_name)
println("math:" + math)
})
}
}

如果运行报错

Error running HBaseSpark. Command line is too long.

找到.idea下的workspace.xml

搜索 PropertiesComponent

内部添加

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<property name="dynamic.classpath" value="true" />

添加后结构如下

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<component name="PropertiesComponent">
<property name="dynamic.classpath" value="true" />
<property name="RunOnceActivity.OpenProjectViewOnStart" value="true" />
<property name="RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart" value="true" />
<property name="WebServerToolWindowFactoryState" value="false" />
<property name="project.structure.last.edited" value="Modules" />
<property name="project.structure.proportion" value="0.0" />
<property name="project.structure.side.proportion" value="0.0" />
<property name="vue.rearranger.settings.migration" value="true" />
</component>