类别	版本
JVM	Java 8
语言	Scala 2.11.12 + Java 8（双实现）
计算引擎	Apache Spark 2.4.3（core + sql）
分布式	Hadoop Client 2.7.3
数据库	MySQL 8.0.28
连接池	HikariCP 4.0.3
JDBC 工具	commons-dbutils 1.6
测试	JUnit 3.8.1
构建	Maven 3 + scala-maven-plugin 4.8.1 + maven-assembly-plugin 3.7.1

项目结构

spark_project/
├── pom.xml                                    # Maven 配置（强制 JDK 8 / Scala 2.11）
├── src/main/java/org/example/
│   ├── core/
│   │   ├── GroupByKeyDemo.java                # Java 版 4 个核心 Demo
│   │   ├── MyPartitioner.java
│   │   ├── RddCreateDemo.java
│   │   └── RepartitionVsCoalesce.java
│   └── AppTest.java                           # JUnit 默认骨架
├── src/main/scala/org/example/
│   ├── App.scala                              # Scala 入口：local[2] 模式 + word.txt WordCount
│   ├── test.scala
│   └── core/                                  # Scala 版同名 4 个 Demo
│       ├── GroupByKeyDemo.scala
│       ├── MyPartitioner.scala
│       ├── RddCreateDemo.scala
│       └── RepartitionVsCoalesce.scala
├── src/main/scala/org/exercises/
│   ├── exercises1/                            # 第 1 课：Spark 入门
│   │   ├── demo/                              #   演示 Demo1~5
│   │   └── exercises/Exercises1..5.scala      #   课后 5 题（题目以中文注释形式嵌入文件头）
│   ├── exercises2/                            # 第 2 课：RDD 算子（map / filter / flatMap / reduce / foreach）
│   └── exercises3/                            # 第 3 课：PairRDD / reduceByKey / WordCount
└── src/main/resources/
    ├── create_table.sql                       # MySQL：Top10 平均评分电影 + 类别平均评分
    ├── log4j.properties
    └── word.txt

快速上手

1. 准备环境

JDK 8（pom.xml 已锁定 maven.compiler.source/target=8，高版本会编译失败）
Maven 3.6+（仓库根目录留有 .mvn/，但还没生成 mvnw，自行安装一个 mvn 到 PATH 即可）
一台能跑 local / local[2] 模式的机器即可，不需要真正的 Spark 集群

2. 编译与打包

# 1) 拉依赖
mvn -DskipTests dependency:resolve

# 2) 编译（Scala + Java 同时）
mvn compile

# 3) 跑测试（当前 src/test/ 仍为空，等价于空跑）
mvn test

# 4) 打 fat jar（含 Spark / Hadoop / MySQL 等所有依赖）
mvn package

# 5) 产出路径
ls target/spark_project-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

3. 跑一个 Scala 入口

两种方式二选一：

方式 A：IDE 直跑。在 IntelliJ IDEA 里直接打开 pom.xml，把以下任一对象作为 main 入口运行：

org.example.App — local[2] 模式读 src/main/resources/word.txt，做一次 count + filter + flatMap → reduceByKey 的 WordCount
org.exercises.exercises3.exercises.Exercises5 — 纯数据集合版 WordCount（输出 hello=3, spark=3, scala=1, is=1, powerful=1）

方式 B：命令行跑 fat jar。

java -cp target/spark_project-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
     org.example.App

默认 pom.xml 没配 exec-maven-plugin，所以 mvn exec:java 用不了，要么走方式 A，要么上 fat jar。

三套练习索引

`exercises1` — 第 1 课：Spark 是什么，以及第一个 Spark 程序

源：src/main/scala/org/exercises/exercises1/ 主题：SparkConf / SparkContext 创建、并行化集合、读取外部文件。代表题：

编号	题目要点
Ex 1	搭一个 `SparkContext`，`setMaster("local")`
Ex 2	从本地/集合源构造 RDD
Ex 3	基础转换算子
Ex 4	触发动作算子
Ex 5	综合：第一个本地 WordCount

`exercises2` — 第 2 课：RDD 常用算子

源：src/main/scala/org/exercises/exercises2/ 主题：单值 RDD 的转换与动作。

编号	算子
Ex 1	`map`
Ex 2	`filter`
Ex 3	`flatMap`
Ex 4	`reduce`
Ex 5	`foreach`

`exercises3` — 第 3 课：PairRDD 与 reduceByKey

源：src/main/scala/org/exercises/exercises3/ 主题：键值对 RDD 常用算子与正式 WordCount。

编号	算子 / 内容
Ex 5	正式练 WordCount：`flatMap → map → reduceByKey → collect`

exercises1/2/3/demo/ 目录下还有 5 个对应演示，可在写练习前打开当作参考实现。

MySQL 结果表

src/main/resources/create_table.sql 里两张表是后续评分分析的目标输出：

表名	主用途
`top_ten_avg_ratings`	TopN 平均评分电影（`movie_id` 唯一）
`genres_average_rating`	类型平均评分（`genres` 唯一）

依赖侧（pom.xml）已经预备好：

mysql-connector-java 8.0.28
HikariCP 4.0.3
commons-dbutils 1.6

下一步只要写真实的 Spark SQL / DataFrame → JDBC 写入逻辑即可。使用前请在 MySQL 里先执行 create_table.sql。

提交规范

仓库已有 6 条 commit，主题风格统一为简体中文 + 简短摘要：

feat:ChatGPT 第 1 课：Spark 是什么，以及第一个 Spark 程序
feat:ChatGPT 第 2 课：RDD 常用算子
feat:ChatGPT 第 3 课：PairRDD 与 reduceByKey
线下课：RDD的创建、RDD的操作、RDD重分区
feat:首次提交

继续沿用 feat:<主题> 形式，中文一句话主题，变更保持原子（新题 / 新课一个 commit）。默认分支 main，从 main 拉 feature 分支再合，禁止直接 push。

安全约定

target/、.idea/、*.iml 等构建/IDE 产物已在 .gitignore
MySQL / Hadoop 凭据一律外部化（环境变量或 *.local.properties，并加入 .gitignore），不要写进 src/main/resources/
不要把含个人 token 的 fat jar 提交到仓库

下一步

src/test/ 仍为空，按练习补 JUnit 3 测试用例
把 Spark SQL/DataFrame 的分析结果真正写回 top_ten_avg_ratings、genres_average_rating
加一份 .mvn/wrapper/maven-wrapper.properties 让团队对齐 Maven 版本

README.md Unescape Escape

Spark 学习项目（spark_project）

技术栈