（1）增加Scala插件
Spark由Scala语言开发的，所以本课件接下来的开发所使用的语言也为Scala，咱们当前使用的Spark版本为3.0.0，默认采用的Scala编译版本为2.12，所以后续开发时。我们依然采用这个版本。开发前请保证IDEA开发工具中含有Scala开发插件
（2） 增加依赖关系
修改Maven项目中的POM文件，增加Spark框架的依赖关系。本课件基于Spark3.0版本，使用时请注意对应版本。
org.apache.spark spark-core_2.12 3.0.0 net.alchim31.maven scala-maven-plugin 3.2.2 testCompile org.apache.maven.plugins maven-assembly-plugin 3.1.0 jar-with-dependencies make-assembly package single
（3） WordCount演示
为了能直观地感受Spark框架的效果，接下来我们实现一个大数据学科中最常见的教学案例WordCount
// 创建Spark运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
// 创建Spark上下文环境对象（连接对象）
val sc : SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
// 读取文件数据
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input/word.txt")
// 将文件中的数据进行分词
val wordRDD: RDD[String] = fileRDD.flatMap( _.split(" ") )
// 转换数据结构 word => (word, 1)
val word2OneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1))
// 将转换结构后的数据按照相同的单词进行分组聚合
val word2CountRDD: RDD[(String, Int)] = word2OneRDD.reduceByKey(_+_)
// 将数据聚合结果采集到内存中
val word2Count: Array[(String, Int)] = word2CountRDD.collect()
// 打印结果
word2Count.foreach(println)
//关闭Spark连接
sc.stop()
（4）日志配置
执行过程中，会产生大量的执行日志，如果为了能够更好的查看程序的执行结果，可以在项目的resources目录中创建log4j.properties文件，并添加日志配置信息：
log4j.rootCategory=ERROR, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to ERROR. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=ERROR
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=ERROR
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=ERROR
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
（4） 异常处理
如果本机操作系统是Windows，在程序中使用了Hadoop相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：
出现这个问题的原因，并不是程序的错误，而是windows系统用到了hadoop相关的服务，解决办法是通过配置关联到windows的系统依赖就可以了
在IDEA中配置Run Configuration，添加HADOOP_HOME变量
或者在电脑中添加HADOOP_HOME变量；
