使用IntelliJ IDEA编写Scala在Spark中运行
环境说明：hadoop-2.2.0+spark-1.1.0
hadoop是完全分布式，spark是standalone。在master节点master1上安装了IntelliJ IDEA。
1、开启spark
进入到spark的sbin目录,./start-all.sh命令开启spark。
注意：因为演示的是SparkPi demo，无需从hdfs读取数据，所以没有启动hadoop。可以根据需要启动hadoop。
2、在IntelliJ IDEA中新建SparkTest工程
将spark提供的SparkPi.scala文件中的内容拷贝到工程中（package语句除外）如下图所示。 
2.1、在工程中引入spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar
“File”->”Project Structure”->”Libraries”->绿色加号->”java”,在弹出页面中到spark/lib目录下找到spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar，”OK”。如下图所示 
3、修改代码
如下图所示 
conf.setMaster()是告诉程序我们的spark集群的master节点。
spark.addJar()是指出本程序打成jar后所在的位置。spark在执行任务时会去这个位置取这个jar包。
注意：这两处的内容需要根据实际情况修改。
4、打jar包
“File”->”Project Structure”->”Artifacts”->绿色加号->”JAR”->”From modules with dependencies” 
在Main_Class这里选择SpartTest工程的main函数。然后“OK”，出现如下页面 
页面中Output directory就是SparkTest工程打成jar包之后的存放目录
所以第3步中spark.addJar()方法的参数就是 Output directory+工程名.jar。点击”OK”后回到工程页面。
“Build”->”Build Artifacts”->”SparkTest:jar”->”Rebuild” 
下面就等待jar包导出。
5、运行SparkTest
5.1、配置运行参数
在IDEA菜单中选择“Run”→“Edit Configurations”出现如下界面：
点左上角的“+”，选择“Application”，在右边的拓展中改一下name，选择Main函数： 
解释一下 Program arguments参数：我们在main函数里面用args(0)表示接收到的第一个参数，这里的10就会被args(0)接收到，参与计算。如果不加这个参数，程序将会报错。
5.2、运行程序
然后点击右上角的绿色运行箭头即可： 
运行时间比较长，耐心等待一下。
pi的结果是可计算出来的，但是最后还是报了几个exception。我把console信息全部提出来，大家一起研究。 
