Spark的word count

word count

 1 package com.spark.app
 2 
 3 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
 4 
 5 /**
 6   * Created by Administrator on 2016/7/24 0024.
 7   */
 8 object WordCount {
 9   def main(args: Array[String]) {
10     /**
11       * 第1步；创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序运行时的配置信息
12       * 例如 setAppName用来设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到该名称，
13       * setMaster设置程序运行在本地还是运行在集群中，运行在本地可是使用local参数，也可以使用local[K]/local[*],
14       * 可以去spark官网查看它们不同的意义。 如果要运行在集群中，以Standalone模式运行的话，需要使用spark://HOST:PORT
15       * 的形式指定master的IP和端口号，默认是7077
16       */
17     val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
18 //  val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("spark://master:7077")  // 运行在集群中
19 
20     /**
21       * 第2步：创建SparkContext 对象
22       * SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口
23       * SparkContext核心作用： 初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend
24       * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序
25       *
26       * 通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
27       */
28     val sc = new SparkContext(conf)
29 
30     /**
31       * 第3步： 根据具体的数据来源(HDFS、 HBase、Local FS、DB、 S3等)通过SparkContext来创建RDD
32       * RDD 的创建基本有三种方式： 根据外部的数据来源(例如HDFS)、根据Scala集合使用SparkContext的parallelize方法、
33       * 由其他的RDD操作产生
34       * 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
35       */
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37     val lines = sc.textFile("D:/resources/README.md")   // 读取本地文件
38 //  val lines = sc.textFile("/library/wordcount/input")   // 读取HDFS文件，并切分成不同的Partition
39 //  val lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/libarary/wordcount/input")  // 或者明确指明是从HDFS上获取数据
40 
41     /**
42       * 第4步： 对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如 map、filter等高阶函数来进行具体的数据计算
43       */
44     val words = lines.flatMap(_.split(" ")).filter(word => word != " ")  // 拆分单词，并过滤掉空格，当然还可以继续进行过滤，如去掉标点符号
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46     val pairs = words.map(word => (word, 1))  // 在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1, 也就是 word => (word, 1)
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48     val wordscount = pairs.reduceByKey(_ + _)  // 在每个单词实例计数为1的基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数, 即key相同的value相加
49 //  val wordscount = pairs.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)  // 等同于
50 
51     wordscount.collect.foreach(println)  // 打印结果，使用collect会将集群中的数据收集到当前运行drive的机器上，需要保证单台机器能放得下所有数据
52 
53     sc.stop()   // 释放资源
54 
55   }
56 }

注意spark的套路：

1. 创建配置配置，创建sparkcontext；

2. 获取数据源；

3. flatmap进行元素独立；

4. filter进行过滤；

5. map封装为元组；

6. reduce进行计数；

按照数量排序

 1 package com.spark.app
 2 
 3 import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
 4 
 5 /**
 6   * Created by Administrator on 2016/7/24 0024.
 7   */
 8 object WordCountSorted {
 9   def main(args: Array[String]) {
10     def conf = new SparkConf().setAppName("WordCountSorted").setMaster("local")
11     def sc = new SparkContext(conf)
12 
13     val lines = sc.textFile("D:/resources/README.md")
14     val words = lines.flatMap(_.split(" ")).filter(word => word != " ")
15     val pairs = words.map(word => (word, 1))
16 
17     /**
18       * 在这里通过reduceByKey方法之后可以获得每个单词出现的次数
19       * 第一个map将单词和出现的次数交换，将出现的次数作为key，使用sortByKey进行排序（false为降序）
20       * 第二个map将出现的次数和单词交换，这样还是恢复到以单词作为key
21       */
22     val wordcount = pairs.reduceByKey(_ + _).map(pair => (pair._2, pair._1)).sortByKey(false).map(pair => (pair._2, pair._1))
23     wordcount.collect.foreach(println)
24 
25     sc.stop()
26   }
27 }

你可以采用一条龙的方式来进行上述实现，感觉那是一个畅快！

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