### 在 IntelliJ IDEA 中配置和编写 Spark 程序

要在 IntelliJ IDEA 中高效地开发 Spark 程序，需要完成一系列必要的环境配置以及项目搭建工作。以下是详细的说明。

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#### 1. 安装与配置 IntelliJ IDEA
为了确保 IDE 可以支持 Scala 开发，首先需要安装 IntelliJ IDEA 并启用其 Scala 插件功能。
- 下载并解压 IntelliJ IDEA 安装包：
    ```bash
    cd ~/下载
    sudo tar -zxvf ideaIU-2016.3.4.tar.gz
    sudo mv idea-IU-163.12024.16 /usr/local/Intellij
    ```

- 启动 IntelliJ IDEA，并通过插件市场安装 Scala 插件。

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#### 2. 创建新的 Spark 项目
在 IntelliJ IDEA 中创建一个新的 Maven 项目来管理依赖关系。
- 打开 IntelliJ IDEA，选择 `File -> New Project`，然后选择 `Maven` 模板。
- 填写项目的 GroupId 和 ArtifactId（例如：GroupId 设置为 `com.example`, ArtifactId 设置为 `spark-app`），点击 Next 进入下一步。

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#### 3. 配置 Maven POM 文件
编辑项目的 `pom.xml` 文件，添加 Spark 和 Scala 的相关依赖项。
```xml
<dependencies>
    <!-- Apache Spark Core -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.3.2</version>
    </dependency>

    <!-- Scala Library -->
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>2.11.8</version>
    </dependency>
</dependencies>
```
此部分定义了 Spark 和 Scala 的版本号，确保它们匹配所使用的 Hadoop 版本以及其他组件的要求。

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#### 4. 编写简单的 Spark 程序
创建一个 Scala 类文件，实现基本的 Spark 功能逻辑。例如，可以尝试统计单词数量的例子：
```scala
package com.tipdm.sparkDemo

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

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

    val textFile = sc.textFile("input.txt") // 替换为实际输入路径
    val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
      .map(word => (word, 1))
      .reduceByKey(_ + _)

    wordCounts.saveAsTextFile("output") // 输出结果保存到指定目录
    sc.stop()
  }
}
```
上述代码展示了如何加载数据源、转换 RDD 数据结构并通过 ReduceByKey 方法聚合键值对的结果。

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#### 5. 构建项目并打包 JAR 文件
利用 Maven 工具将编写的 Spark 应用程序打包成可执行的 JAR 文件。
- 在终端窗口切换至项目根目录位置，运行以下命令生成目标 jar 包：
    ```bash
    mvn clean package -DskipTests=true
    ```
最终会得到类似于 `/target/spark-app-1.0-SNAPSHOT.jar` 的产物。

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#### 6. 使用 spark-submit 提交任务
当准备好完整的 Jar 包后，可以通过 `spark-submit` 将它发送到集群环境中去执行。
```bash
spark-submit \
--class com.tipdm.sparkDemo.WordCount \
--master spark://localhost:7077 \
/path/to/target/spark-app-1.0-SNAPSHOT.jar
```
这里指定了入口类名称 (`WordCount`) 和主节点地址等必要参数。

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### 总结
综上所述，从安装 IntelliJ IDEA 到成功提交 Spark 作业涉及多个环节的工作流已被详细介绍清楚。遵循这些指导原则可以帮助开发者快速入门基于 Scala 的大数据分析框架编程实践。

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