spark_wordcount

spark是基于scala写的，虽然spark有java API，或者python API,但是scala算是正统吧。

而且scala的语法书写起来十分的爽，不想java那样笨重，python不太了解，不给予评价。

接下来看下spark版的wordcount，相对与hadoop的mapreduce要简单许多。

/**
  * Spark简单入门 worldCount
  */
object SparkWC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建spark的配置对象
    // setAppName()设置程序名字
    // setMaster() 设置为本地运行
    // local用一个线程模拟集群
    // local[2]用两个线程模拟集群
    // local[*]用所有的空闲线程模拟集群，，spark://spark101:7077
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkWC").setMaster("local")
    // 根据conf创建SparkContext上下文，也就是程序执行入口
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    // 读文件
   // val files: RDD[String] = sc.textFile("D:\\Demo\\hadoop\\input\\word.txt")
    val files: RDD[String] = sc.textFile("D:\\Demo\\hadoop\\input\\word.txt")
    // 进行处理数据，进行单词统计，首先我们需要调用 flatMap算子，进行切分压平
    val lines: RDD[String] = files.flatMap(_.split(" "))
    // 调用map算子，进行单词的统计
    val worlds: RDD[(String, Int)] = lines.map((_,1))
    // 调用reduceByKey，按key对value聚合
    val re: RDD[(String, Int)] = worlds.reduceByKey(_ + _)
    // 将数据进行降序排序
    val sortWC: RDD[(String, Int)] = re.sortBy(_._2,false)
    // 打印数据
    println(sortWC.collect().toBuffer)
    // 数据存储到hdfs上
    sortWC.saveAsTextFile("D:\\Demo\\hadoop\\ouput\\out26")

  }
}

从代码中，可以看到spark的scala API的强大，希望对大家有用