Spark:使用Spark Shell的两个示例
Spark:使用Spark Shell的两个示例
Python 行数统计
** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop
命令行代码
# pyspark
>>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档.
>>> lines.count() # 行数
>>> lines.first() # 显示第一个元素,这里就是第一行
如果运行出错,可以排查如下情况:
- Spark没有运行
README.md没有放在对应的文件
结果示例
>>> lines = sc.textFile("README.md")
>>> lines.count()
99
>>> lines.first()
u'# Apache Spark'
>>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md")
>>> lines.first()
u'# Apache Spark'
Scala 行数统计
命令及结果示例
# spark-shell
scala> val lines = sc.textFile("README.md")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> lines.count()
res0: Long = 99
scala> lines.first()
res1: String = # Apache Spark
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