一、提出任务

单词计数是学习分布式计算的入门程序，有很多种实现方式，例如MapReduce；使用Spark提供的RDD算子可以更加轻松地实现单词计数。
在IntelliJ IDEA中新建Maven管理的Spark项目，并在该项目中使用Scala语言编写Spark的WordCount程序，最后将项目打包提交到Spark集群（Standalone模式）中运行。
预备工作：启动集群的HDFS与Spark
HDFS上的单词文件 - words.txt

二、完成任务

（一）新建Maven项目

新建Maven项目，基于JDK1.8
设置项目信息（项目名称、保存位置、组编号以及项目编号）
创建项目
将java目录改成scala目录

（二）添加相关依赖和构建插件

在pom.xml文件里添加依赖与Maven构建插件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.huawei.rdd</groupId>
    <artifactId>SparkRDDWordCount</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.12.15</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>2.4.4</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>scala-test-compile</id>
                        <phase>process-test-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

（三）创建日志属性文件

在资源文件夹里创建日指数型文件 - log4j.properties

log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spark.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

（四）创建词频统计单例对象

在net.xxx.rdd包里创建WordCount单例对象

package net.xjx.rdd

import org.apache.spark.{
    
    SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    // 设置系统属性HADOOP_USER_NAME为root用户，否则对HDFS没有写权限
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("SparkRDDWordCount") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置（目前本地调试）
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf);
    // 判断命令行参数个数
    var inputPath = "";
    var outputPath = "";
    if (args.length == 0) {
    
    
      inputPath = "hdfs://master:9000/input/words.txt";
      outputPath = "hdfs://master:9000/wc_result";
    } else if (args.length == 1) {
    
    
      inputPath = args(0); // 用户指定
      outputPath = "hdfs://master:9000/wc_result";
    } else if (args.length == 2) {
    
    
      inputPath = args(0); // 用户指定
      outputPath = args(1); // 用户指定
    } else {
    
    
      println("温馨提示：参数不能多于两个~")
      inputPath = args(0); // 用户指定
      outputPath = args(1); // 用户指定
    }
    // 进行词频统计
    val wc = sc.textFile(inputPath) // 读取文件，得到RDD
        .flatMap(_.split(" ")) // 扁平化映射，得到单词数组
        .map((_, 1)) // 针对每个单词得到二元组(word, 1)
        .reduceByKey(_ + _) // 按键进行聚合（key相同，value就累加）
        .sortBy(_._2, false) // 按照单词个数降序排列
    // 输出词频统计统计
    wc.collect.foreach(println)
    // 词频统计结果保存到指定位置
    wc.saveAsTextFile(outputPath);
    // 停止Spark容器，结束任务
    sc.stop()
  }
}