Detailed explanation of the first wordcount code about Spark entry

Introduction: Learning computing engines (MapReduce, Hive, Spark, Flink), etc., the wordcount case will be the first demo we contact

Below is a detailed explanation of the wordcount case learned by Spark as shown below:

Code:

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

/**
 * @author liu a fu
 * @date 2021/1/11 0011 22:04
 * @version 1.0  第一个Spark代码  基于Scala的wordcount案例    var 变量   val常量
 */
/**
 * DESC: 当前任务的撰写流程写出来  这个是写代码的思维逻辑
 *
 * 1-首先创建SparkContext上下文对象,通过SparkContext对象获取计算资源(CPU + 内存)
 * 2-使用SparkContext读取本地文件
 * 3-使用FlatMap进行比扁平化转换
 * 4-使用map算子进行转换
 * 5-使用reduceByKey的算子进行聚合
 * 6-使用collect转换为Array在使用foreach打印
 * 7-(可选)可以完成数据结果的写入HDFS或者本地文件系统
 */

object WordCount01 {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    //1-首先创建SparkContext对象，通过SparkContext对象获取对应计算资源
    //SparkConf必须制定的是AppName（WebUI中查看具体的名称）和Master
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparWordCount").setMaster("local[4]")  //本地开启4个线程
    val sc = new SparkContext(conf)  //launching with ./bin/spark-submit
    sc.setLogLevel("WARN")  //设置日志级别

    //2.使用SparkContext读取本地文件
    val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/input/words.txt")


    //3-使用FlatMap进行比扁平化转换  \\s+ 代表制表符  包括空格  换行  tab等
    val flatMapRDD: RDD[(String)] = fileRDD.flatMap(_.split("\\s+"))
    // 4-使用map算子进行转换 每一个单词与1组成一个键值对 例如: (hello,1)
    val mapRDD: RDD[(String,Int)] = flatMapRDD.map((_, 1))

    //5-使用reduceByKey的算子进行聚合
    val reduceRDD: RDD[(String,Int)] = mapRDD.reduceByKey(_ + _)
    //6-使用collect转换为Array在使用foreach打印
    reduceRDD.collect().foreach(println)


    //7-(可选)可以完成数据结果的写入HDFS或本地文件系统
    Thread.sleep(100*1000)  //我自己设置的休眠  方便4040端口看任务
    sc.stop()  
  }