spark java wordCount实例

1. 算子

package com.test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;

public class Test {
    private static final int Function2 = 0;

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf sparkConf = new SparkConf()
                .setAppName("Test")
                .setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        JavaRDD linesRdd = sc.textFile("/home/test/a.txt");
        /**
         * FlatMapFunction 中的2个String   分别代表输入参数类型和输出参数类型
         */
        JavaRDD<String> wordsRDD = linesRdd.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>(){
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
                /**
                 * 参数 line 就代表 linesRDD中的每一条记录
                 */
                List<String> list = Arrays.asList(line.split(" "));
                return list;
            }
        });

        /**
         * 要将每一个单词计数为1
         * wordsRDD 是一个非 K V 格式的Rdd，
         * 在java api 中要返回一个K V 格式的rdd， 必须使用 mapToPair 方法
         * return 结果就是一个 K V 格式
         */
        JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = wordsRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
            }
        });

        /**
         * 使用reduceByKey 进行聚合操作
         * 1. 进行 groupByKey 将相同的 key 分割到一个组里去， 然后通过传入的函数对主内的数据进行聚合
         * call 方法将会自动将个数循环相加
         */
        JavaPairRDD<String, Integer> resultRdd = pairRDD.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1+v2;
            }
        });

        /**
         * 按照单词出现的次数进行排序，   应为排序需要对 v 值（出现个数）进行排序， 所以需要将 K V， 进行调换，  因为sortByKey只对key能进行排序
         * 先使用 mapToPair 来调换位置
         * sortByKey 进行排序
         * 再使用 mapToPair 来调换位置
         */
        resultRdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Integer>, Integer, String>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception {

                return new Tuple2<Integer, String>(tuple._2,tuple._1);
            }
        }).sortByKey().mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer,String>, String, Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> tuple) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(tuple._2, tuple._1);
            }
        }).foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public void call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception {
                System.out.println(tuple);
            }
        });
    }
}

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