首先是安装scala插件，可以通过idea内置的自动安装方式进行，也可以手动下载可用的插件包之后再通过idea导入。
scala插件安装完成之后，新建scala项目，右侧使用默认的sbt
点击Next，到这一步就开始踩坑了，scala的可选版本比较多，从2.12到2.10都有，我的环境下用wordcount的例子尝试了几种情况:
先贴上测试代码，以下的测试全都是基于这段代码进行的。
package com.hqimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContextobject WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage: <file>")
System.exit(1)
} val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext("local","wordcount",conf)
val line = sc.textFile(args(0)) line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println) sc.stop()
}
}
1. scala如果用2.12.4的版本，运行时就会报错。可能跟我写的代码有关，scala 2.12.x使用spark的方式可能不一样，后面再看。不过官网上有说spark-2.2.1只能与scala-2.11.x兼容，所以这个就没有再试了
2. scala如果使用2.11.x的版本，我这边最初按照网上的各种教程，一直在尝试使用spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar，结果也是报错。
然后想着试一下最新的spark-2.2.1-bin-hadoop2.7，但是里面没有spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar，就索性把jars目录整个加到工程中，运行也是出错，但明显是能运行了。
百度之，加上一句设置就可以了
conf.set("spark.testing.memory", "2147480000")
3. scala如果使用2.10.x，根据网上的各种教程，我使用的是2.10.6，只需要在工程中加入spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar这个包即可，当然，还有内存大小的配置。
另外，在使用2.10.6的时候，idea在下载scala-library, scala-compiler, scala-reflect各种包时都出错，只能手动下载，再放到缓存目录下: “C:\Users\Administrator\.ivy2\cache\org.scala-lang”。
顺便收藏一个网址，也许以后还要用: http://mvnrepository.com/artifact/org.scala-lang/scala-library
待处理的问题：
1. 运行时内存大小的设置，应该可以通过修改idea的配置项来做到，就不用在代码里面加这个
2. idea的缓存目录还需要修改，不然用的时间长了，C盘要崩…
3. 虽然wordcount运行成功了，但是会有warning…
