（一）基本思路
Spark是基于scala的，当然它也可以支持java和scala还有python语言，我们这里会使用scala。
基本的思路是：
- 在Idea中安装插件，使得Idea中可以编写scala代码。
- 使用Maven创建项目，并在pom.xml文件中配置相关的依赖。
（二）下载安装Scala
[步骤演示]
(1)访问Scala官方网站（https://www.scala-lang.org/download/）下载适合操 作系统的Scala安装包。选择教材对应的Scala版本:2.13.14。安装Scala的操 作，也是一路默认安装即可。
(2) 打开命令提示符（CMD），输入以下命令：scala -version 如果显示Scala 的版本信息，说明安装成功。 也可以直接输入 scala，如果能进入REPL环境， 就说明安装成功了。
（三）在IDEA中添加Scala插件
IDEA中，默认是不支持编写Scala的，需要额外配置一个插件。如下图示。
（四）使用Maven创建新项目
核心的操作步骤如下：
- 启动idea,选择新建项目。之后的设置如下：
2.将Scala添加到全局库中
3.设置maven依赖项。修改pom.xml文件，添加如下：
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<!-- 声明并引入共有的依赖-->
<dependencies>
<!-- scala-library-->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>2.12.15</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.2.2</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
4.下载依赖。添加完成之后，刷新Maven，它会帮助我们去下载依赖。
5.编写代码。修改文件夹的名字。
6.新建Scala类。如果这里没有看到Scala类的选项，就去检查第2步。
选择Object，输入WordCount
7.编写代码如下
它的功能是wordcount的功能：从指定的文件夹中去读取文件，并做词频统计。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount{
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 配置 Spark 应用程序
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")
// 创建 SparkContext 对象
val sc = new SparkContext(conf)
// 读取目录下的所有文本文件
val textFiles = sc.wholeTextFiles("input")
// 提取文本内容并执行 WordCount 操作
val counts = textFiles.flatMap { case (_, content) => content.split("\\s+") }.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
// 将所有分区的数据合并成一个分区
val singlePartitionCounts = counts.coalesce(1)
// 保存结果到文件
singlePartitionCounts.saveAsTextFile("output")
// 停止 SparkContext
sc.stop()
}
}
8.准备待统计的词频文件。在项目根目录下建立文件夹input，并穿件两个文本文件：word1.txt, word2.txt。如下图。
9.运行代码。点击运行代码。
10生成结果如上右图。
