spark wordcount浠ｇ爜(spark wordcount python)

附上依赖

    org.apache.spark
    spark-core_2.11
    2.4.5

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    
    val conf = new SparkConf()
      //setMaster是我在window环境直接运行写的,所以指定了是local模式
      // 如果是打包上传到集群就不要再写这个了
      .setMaster("local[*]")
      //赋予程序一个名字,给Spark程序赋予一个名字，如果可以提交到yarn上,再8088上可以看见
      .setAppName("WordCount")

    //spark core的运行环境创建一下
    val sc = new SparkContext(conf)

    //读取指定路径的文件,生成一个RDD(里面的数据按行读取)
    val textRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/test.txt")

    //切分数据，我们将每一行的数据按逗号切分开之后，flatMap算子会将最终函数返回值的集合类型切分开
    val wordRDD = textRDD.flatMap(_.split(","))

    //根据单词本身进行分组，单词作为key,相同的单词放进一个元组中
    val groupRDD = wordRDD.groupBy(word => word)

    //得到上面的结果后离结果就很相近了,可以看一下上一步的结果是(hello,(hello,hello))这种模式
    //我们可以使用map方法获取到元组中的第一个元素作为key,第二个元素的长度作为value
    val kvDS = groupRDD.map(kv => kv._1 + "," + kv._2.size)
  
    //foreach是一个action算子，里面传入一个println方法，将结果打印在控制台
    kvDS.foreach(println)
  }
}

通常来说，我们写spark程序除了需要指定输入路径，还需要指定输出路径

在spark程序中如果指定的输出路径已经存在，那么程序也是会直接失败的

所以我们首先需要判断这个路径是不是已经存在了，存在了就先将这个路径删除掉

那么最终结果会生成几个文件？

这里还是引用了mapreduce中的切片规则，文件大小到达128m就是一个切片，也就是spark中的一个分区

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    
    val conf = new SparkConf()
      //setMaster是我在window环境直接运行写的,所以指定了是local模式
      // 如果是打包上传到集群就不要再写这个了
      .setMaster("local[*]")
      //赋予程序一个名字,给Spark程序赋予一个名字，如果可以提交到yarn上,再8088上可以看见
      .setAppName("WordCount")

    //spark core的运行环境创建一下
    val sc = new SparkContext(conf)

    //读取指定路径的文件,生成一个RDD(里面的数据按行读取)
    val textRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/test.txt")

    //切分数据，我们将每一行的数据按逗号切分开之后，flatMap算子会将最终函数返回值的集合类型切分开
    val wordRDD = textRDD.flatMap(_.split(","))

    //根据单词本身进行分组，单词作为key,相同的单词放进一个元组中
    val groupRDD = wordRDD.groupBy(word => word)

    //得到上面的结果后离结果就很相近了,可以看一下上一步的结果是(hello,(hello,hello))这种模式
    //我们可以使用map方法获取到元组中的第一个元素作为key,第二个元素的长度作为value
    val kvDS = groupRDD.map(kv => kv._1 + "," + kv._2.size)


    //和mapreduce中的那套一样，导入的包注意都是org.apache.hadoop下面的
    val cf: Configuration = new Configuration()
    val fs: FileSystem = FileSystem.get(cf)
    val path: Path = new Path("data/result")
    // 判断输出路径是否存在 存在则删除
    if (fs.exists(path)) {
      fs.delete(path, true)
    }

    //foreach是一个action算子，里面传入一个println方法，将结果打印在控制台
    kvDS.saveAsTextFile("data/result.txt")
  }
}