Spark—通过Java、Scala API实现WordCount案例的基本操作

柔情只为你懂 2023-10-13 13:24 44阅读 0赞

#### 实验原理 ####

Spark的核心就是RDD，所有在RDD上的操作会被运行在Cluster上，Driver程序启动很多Workers，Workers在（分布式）文件系统中读取数据后转化为RDD（弹性分布式数据集），然后对RDD在内存中进行缓存和计算。  
![在这里插入图片描述][7e90045668c646a78548471449266ac7.png]  
而RDD有两种类型的操作 ，分别是Action（返回values）和Transformations（返回一个新的RDD）。  
![在这里插入图片描述][5d5739e6710148d998b3440e542fbdd6.png]

#### 一、数据展示与前置准备 ####

某电商网站记录了大量用户对商品的收藏数据，并将数据存储在名为buyer\_favorite1的文件中，数据格式以及数据内容如下  
![在这里插入图片描述][3090bc8a29be4355ae486894ebaf8bf2.png]  
在进行后续操作前，请先开启hadoop和spark服务。可以通过jps命令查看进程是否开启完整。

#### 二、创建scala工程项目 ####

###### 1、开发环境：eclipse ######

打开已安装完Scala插件的Eclipse，新建一个Scala项目，命名为spark4。  
在spark4项目下新建包名，命名为my.scala。将scala object命名为ScalaWordCount。  
![在这里插入图片描述][d95c1c3f8b9c488ea097f562a4cbf29b.png]

###### 2、导入运行所需要的jar包。 ######

右键项目，创建一个文件夹，名为lib。  
将jar包导入进来，再右键jar包，点击Build Path=>Add to Build Path。（可以去我的资源里面下载spark1.x hadoop2.x）

###### 3、编写Scala语句，并统计用户收藏数据中，每个用户收藏商品数量。 ######

package my.scala  
    import org.apache.spark.SparkConf  
    import org.apache.spark.SparkContext  
    object ScalaWordCount {  
        def main(args: Array[String]) {  
    	    //创建Spark的配置对象sparkConf，设置Spark程序运行时的配置信息； 
            val conf = new SparkConf()  
            conf.setMaster("local")  .setAppName("scalawordcount")
    		//创建SparkContext对象，SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论采用Scala、Java还是Python都必须有一个SparkContext；  
            val sc = new SparkContext(conf)   
            val rdd = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark/buyer_favorite1")   //根据具体的数据来源，通过SparkContext来创建RDD；
            //对初始的RDD进行Transformation级别的处理。（首先将每一行的字符串拆分成单个的单词，然后在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1；
            //最后，在每个单词实例计数为1的基础上统计每个单词在文件出现的总次数）。
            rdd.map(line => (line.split("\t")(0), 1))  
               .reduceByKey(_ + _)  
               .collect()  
               .foreach(println)  
            sc.stop()  
        }  
    }

在控制界面console中查看的输出结果。![在这里插入图片描述][ab3d5b512ff24a529354da76f636e7e6.png]

#### 三、创建Java工程项目 ####

再次右键点击项目名，新建package，将包命名为my.java 。  
右键点击包my.java，新建Class，命名为JavaWordCount。

###### 1、编写Java代码，统计用户收藏数据中，每个用户收藏商品数量。 ######

package my.java;  
    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 scala.Tuple2;  
    import java.util.Arrays;  
    import java.util.List;  
    import java.util.regex.Pattern;  
    public final class JavaWordCount {  
     private static final Pattern SPACE = Pattern.compile("\t");  
     public static void main(String[] args) throws Exception {  
       SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("JavaWordCount");  
       JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);  
       JavaRDD<String> lines = ctx.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark/buyer_favorite1");  
       JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {  
            @Override  
            public Iterable<String> call(String s) {  
                String word[]=s.split("\t",2);  
                return Arrays.asList(word[0]);  
            }  
        });  
       JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {  
            @Override  
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) {  
                return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);  
            }  
       });  
       JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {  
            @Override  
            public Integer call(Integer i1, Integer i2) {  
                return i1 + i2;  
                }  
            });  
       List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();  
       System.out.println(counts.collect());  
       counts.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/myspark/out");  
       ctx.stop();  
      }  
    }

###### 2、在linux终端查看输出结果 ######

执行如下命令查看结果，前提是已启动集群

hadoop fs -cat /myspark/out/part-00000

###### 写在最后 ######

由此可以看出，scala语言在编写spark程序时的优越性，简短精炼。

[7e90045668c646a78548471449266ac7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7e90045668c646a78548471449266ac7.png
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