スパークは、それぞれのScalaとJavaとの語数を達成します

スカラ

インポートorg.apache.spark {SparkConf、SparkContext} 

オブジェクトWORDCOUNT { 
  DEFメイン（引数：配列[文字列]）：単位= { 
    。ヴァル・CONF =新しいSparkConf（）setAppName（ "wc_java"）setMaster（「ローカル[*。 ] "）
    ヴァルのSC =新しいSparkContext（CONF）
    ヴァル線= sc.textFile（" H：/server.properties "）
    ヴァルRDD1 = lines.flatMap（ライン=> line.split（"「））
    ヴァルtotalLength = RDD1。地図（ワード=>（単語、1））
    ヴァルtotal_KV = totalLength.reduceByKey（_ _ +）
    total_KV.collect（）
    total_KV.foreach（のprintln）
  } 
}

　　

ジャワ

輸入org.apache.spark.SparkConf。
輸入org.apache.spark.SparkContext; 
 輸入org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; 
輸入org.apache.spark.api.java.JavaRDD; 
輸入org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; 
輸入org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction。
輸入org.apache.spark.api.java.function.Function2。
輸入org.apache.spark.api.java.function.PairFunction。
輸入scala.Tuple2。

輸入はjava.util.ArrayList; 
インポートするjava.util.Iterator; 
 輸入はjava.util.List; 


パブリッククラスWordCountJava { 
    パブリック静的無効メイン（文字列[] args）{ 
        //创建SparkConf对象 
        SparkConf CONF =新しいSparkConf（）。
        conf.setAppName（ "WordCountJava2"）。
        conf.setMaster（ "ローカル"）; 

        //创建JavaのSC 
        JavaSparkContext SC =新しいJavaSparkContext（CONF）。
        //加载文本文件
        JavaRDDの<string> RDD1 = sc.textFile（ "D：/scala//test.txt"）。

        //压扁
        JavaRDD <文字列> RDD2 = rdd1.flatMap（新しいFlatMapFunction <文字列、文字列>（）{ 
            公共イテレータ<文字列>コール（String s）文字例外{スロー
                一覧<文字列>リスト=新しいのArrayList <文字列>（） ; 
                String []型ARR = s.split（」「）; 
                （文字列SS：ARR）のための{ 
                    list.add（SS）; 
                } 
            } 
        }）。

        //映射、単語- >（ワード、 
        JavaPairRDD <文字列、整数> RDD3 = rdd2.mapToPair（新しいPairFunction <文字列、文字列、整数>（）{ 
            公共Tuple2 <文字列、整数>コール（文字列S）例外{スロー
                新しいTuple2 <文字列、整数>を返す（複数可、1）; 
            } 
        }）。

        //低減化简
        JavaPairRDD <文字列、整数> rdd4 = rdd3.reduceByKey（新しい機能2 <整数、整数、整数>（）{ 
            公共の整数コール（整数V1、整数V2）が例外{スロー
                リターンV1 + V2を; 
            } 
        }） ; 

        // 
        リスト<Tuple2 <文字列、整数>>一覧= rdd4.collect（）; 
        （Tuple2 <文字列について、
            System.out.println（t._1（）+ "：" + t._2（））; 
        }
    } 
}