### 使用 IntelliJ IDEA 开发 Spark 程序
#### 1. 创建 Spark 项目
打开 IntelliJ IDEA，选择 `File -> New Project`。在弹出窗口中选择 `Scala` 类型的项目，并勾选 `Create project from template` 和 `SBT` 模板。这一步会自动引入 SBT 构建工具的相关依赖项。
接着输入项目的名称与保存路径后点击 Finish 完成初始化过程。此时应该能看到一个基础结构完整的 Maven/Gradle 或者 SBT 形式的工程被建立起来。
#### 2. 添加必要的库依赖
为了让 IDE 能够识别 Spark API 并提供相应的代码补全等功能支持，在 build.sbt 文件内加入如下内容以导入所需的 jar 包版本号：
```scala
name := "MySparkProject"
version := "0.1"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.2"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.3.2"
// If you're working with streaming data, add the following line as well:
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.3.2"
```
上述代码片段展示了如何向您的构建文件添加核心模块以及其他可选组件如 SQL 支持或者 Streaming 功能的支持。
#### 3. 编写第一个 Spark 应用程序
现在可以在 src/main/scala 目录下新建 scala source file 来实现业务逻辑了。下面给出一段简单的示例代码用于演示 WordCount 经典问题解决方案：
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile("README.md") // Replace this path according to your actual situation.
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("/tmp/output")
sc.stop()
}
}
```
这段代码首先设置了应用的名字以及运行模式为本地多线程模拟集群环境；然后加载了一个文本文件进行单词计数处理并将结果保存回磁盘上的指定位置。
#### 4. 运行和调试
可以通过右键菜单直接 Run As Scala Application 即可在开发机器上快速查看效果。对于更复杂的场景则推荐采用 spark-submit 方法提交给远程真实的大规模计算平台去执行任务。
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### 注意事项
- 确保所有外部资源链接有效并且能够访问得到。
- 根据实际情况调整 master URL 参数值来适配不同的部署形态需求（standalone/yarn/mesos etc..）。
- 对于大数据量的操作建议切换到正式生产的 HDFS 存储之上而非临时的小范围测试集。
