上一篇博文已经介绍了搭建scala的开发环境，现在进入正题。如何开发我们的第一个spark程序。
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下载spark安装包，下载地址http://spark.apache.org/downloads.html（因为开发环境需要引用spark的jar包）
我下载的是spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz，因为我的scalaIDE版本是scala-SDK-4.5.0-vfinal-2.11-win32.win32.x86_64.zip
最好，IDE版本和spark版本要匹配，否则，开发程序的时候，可能会包引用的jar包错误等等。
new 一个 scala project，然后new 一个 scala object
代码如下：
package com.test
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
/**
* 统计字符出现次数
*/
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage: ")
System.exit(1)
}
val conf = new SparkConf();//创建SparkConf对象
conf.setAppName("Wow,My First Spark Programe");//设置应用程序的名称，在程序运行的监
conf.setMaster("local")//此时，程序在本地运行，不需要安装Spark集群
val sc = new SparkContext(conf);//创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例
// val lines = sc.textFile(args(0));
val lines = sc.textFile(args(0));
val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")};//对每一行的字符串进行单词拆
val pairs = words.map{word => (word,1)};
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_);//对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）
// val wordCounts = pairs.reduce((x,y)=>(x.));
wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " +wordNumberPair));
// line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)
sc.stop()
}
} 3.配置JDK1.8 和引入spark jar包
spark的jar包是 spark安装包解压之后jars目录里面的jar包，可以把这个目录下面的所有jar包都引入工程
4.run Configurations,配置运行入参，
因为 这个代码是读入一个文本，在hadoop文件系统，可以spark-submit的时候传入这个参数，在windows 本地开发环境可以在eclipse里面配置这个参数，见下面的图
val lines = sc.textFile(args(0));
4.入参文本及运行结果
入参文本：
run scala Application运行结果
ok,开发环境搭建完毕。
