1.编写程序代码如下:

Wordcount.scala

package Wordcount
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._ /**
* @author hadoop
* 统计字符出现个数
*
*/ object Wordcount {
def main(args: Array[String]) {
if(args.length < 1) {
System.err.println("Usage: <file>")
System.exit(1)
}
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
//SparkContext 是把代码提交到集群或者本地的通道,我们编写Spark代码,无论是要本地运行还是集群运行都必须有SparkContext的实例
val line = sc.textFile(args(0))
//把读取的内容保存给line变量,其实line是一个MappedRDD,Spark的所有操作都是基于RDD的
line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect.foreach(println)
sc.stop
}
}

2.将程序打包成wordcount.jar

3.编写wordcount.sh脚本

#!/bin/bash

cd $SPARK_HOME/bin
spark-submit \
--master spark://192.168.1.154:7077 \
--class Wordcount.Wordcount \
--name wordcount \
--executor-memory 400M \
--driver-memory 512M \
/usr/local/myjar/wordcount.jar \
hdfs://192.168.1.154:9000/user/hadoop/wordcount.txt

其中的wordcount.txt是要统计的文本。

4.将wordcount.txt文件上传到hdfs中对应的目录,并启动Spark集群

5.执行脚本

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