文章目录
- Spark WordCount 案例
- 1、程序连接 Spark
- 2、WordCount 案例示例
- 3、复杂版 WordCount
- 4、Spark 框架Wordcount
Spark WordCount 案例
1、程序连接 Spark
首先这个Scala spark程序和spark的链接，跟sql编程类似。首先new 一个新的val context = SparkContext()对象，然后还要用到
val conf = SparkConf.setMaster("local").setAppName("WordCount")这个是配置信息，比如这个是本地连接所以里面是local，然后后面那个是程序的名字，这个写完之后，吧这个conf对象放在SparkContext(conf) 这里面。然后在程序的最后，用完了要关闭连接，context.stop()，使用stop方法关闭
2、WordCount 案例示例
先在D盘，把要测试的文件数据准备好
思路：首先连接之后，第一步是读取文件,使用 textFile()方法，里面的参数是要读取的文件的路径，然后把文件一行一行的读取出来。第二步是使用flatMap(_.split(" "))方法，进行map映射和扁平化，把单词按照空格分割开。第三步是groupBy(word => word)按照单词进行分组，一样的单词分到一组。第四步map()映射进行模式匹配，取去key和他的集合的size也就是单词出现的次数。然后使用collect()方法将结果采集打印，最后使用foreach(println)进行遍历。
package com.atguigu.bigdata.spark.core.wc
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
class spark01_WordCount {
}
object spark01_WordCount{
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Application 我们自己写的应用程序
// Spark 框架
//用我们的应用程序去连接spark 就跟那个sql 编程一样
//TODD建立和Spark 框架的连接
//1、Java里面是Conntection 进行连接
//2、Scala 里有个类似的，SparkContext()
//2.1 SparkConf()配置不然不晓得连的哪个. setMaster() 里面是本地连接,setAppName() 里面是app的名称
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val context = new SparkContext(sparkConf)
println(context)
//TODD 执行业务操作
//1、读取文件,获取一行一行的数据 这一步是扁平化
//hello word
val value = context.textFile("D:\\wc.txt") //textFile 可以吧文件一行一行的读出来
//2、将数据进行拆分，形成一个一个的单词
//扁平化：将整体拆分为个体的操作
//"hello word" => hello，word
val danci: RDD[String] = value.flatMap(a => a.split(" ")) //根据空格进行拆分
//3、将数据根据单词进行分组，便于统计
//(hello,hello,hello,hello,hello),(word,word,word) 这个样子的
//按照单词进行分组
val wordGroup = danci.groupBy(word => word) //按照单词进行分组
//4、对分组数的数据进行转换
//(hello,hello,hello,hello,hello),(word,word,word)
//(hello,5),(word,3)
val wordToCount = wordGroup.map{ //模式匹配
case (word,list) => {
(word,list.size) //匹配，第一个是单词。第二个是长度，这个长度就是单词出现的次数
}
}
//5、将转换结果采集到控制台打印出来
val tuples = wordToCount.collect() //collect()方法，将结果采集打印
tuples.foreach(println)
//TODD 关闭连接
context.stop() //这样就关闭连接了
}
}
3、复杂版 WordCount
因为之前那个是用size方法得到次数，但是这样就不像是一个聚合操作，所以使用map映射，然后使用reduce 进行聚合操作，这样来得到单词出现的次数。
package com.atguigu.bigdata.spark.core.wc
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//复杂版wordcount
class spark01_fuzaWrodCount {
}
object spark01_fuzaWrodCount{
def main(args: Array[String]): Unit = {
//之前是使用size 方法，得出单词出现的次数，但是那样实现不像是个聚合功能，所以我们改善一下
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val context = new SparkContext(sparkConf)
println(context)
//TODD 执行业务操作
//1、读取文件,获取一行一行的数据 这一步是扁平化
//hello word
val value = context.textFile("D:\\wc.txt") //textFile 可以吧文件一行一行的读出来
//2、将数据进行拆分，形成一个一个的单词
//扁平化：将整体拆分为个体的操作
//"hello word" => hello，word
val danci: RDD[String] = value.flatMap(a => a.split(" ")) //根据空格进行拆分
val wordToOne: RDD[(String, Int)] = danci.map(word => (word, 1)) //直接在这一步统计单词出现的次数
val wordGroup: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = wordToOne.groupBy(t => t._1) //然后按照方式，取第一个元素为分组的依据
val wordToCount = wordGroup.map{ //这一步不是用size了
case (word,list) => {
list.reduce(
(t1,t2) => {
(t1._1,t1._2 + t2._2)
}
)
}
}
//这里不是直接size，而是进行reduce，聚合操作，将key给加起来
//val wordCount2 = wordGroup.map{case (word,list)=>{ list.reduce((t1,t2)=>{(t1._1,t1._2+t2._2)})}}
val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect() //采集结果打印输出
array.foreach(println) //foreach()方法进行遍历
//TODD 关闭连接
context.stop() //这样就关闭连接了
}
}
4、Spark 框架Wordcount
Spark框架里面有个方法，分组和聚合可以一个方法完成reduceByKey(_ + _)，这样大大减少了代码量，从读取文件进来，到输出结果四五行就能完成这个案例。
package com.atguigu.bigdata.spark.core.wc
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
//使用saprk框架进行统计
class spark02_sparkCount {
}
object spark02_sparkCount{
def main(args: Array[String]): Unit = {
//之前是使用size 方法，得出单词出现的次数，但是那样实现不像是个聚合功能，所以我们改善一下
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val context = new SparkContext(sparkConf)
println(context)
//TODD 执行业务操作
//1、读取文件,获取一行一行的数据 这一步是扁平化
//hello word
val value = context.textFile("D:\\wc.txt") //textFile 可以吧文件一行一行的读出来
//2、将数据进行拆分，形成一个一个的单词
//扁平化：将整体拆分为个体的操作
//"hello word" => hello，word
val danci: RDD[String] = value.flatMap(a => a.split(" ")) //根据空格进行拆分
val wordToOne: RDD[(String, Int)] = danci.map(word => (word, 1)) //直接在这一步统计单词出现的次数
//Spark 框架提供了更多的功能，可以将分组和聚合使用一个功能实现
//reduceByKey():相同的key的数据，可以对value进行reduce聚合 这是spark提供的功能
val wordCount = wordToOne.reduceByKey((x,y) => x+y) //相当于同一个key 进行累加_ + _ 可以简化成这样
val array: Array[(String, Int)] = wordCount.collect() //采集结果打印输出
array.foreach(println) //foreach()方法进行遍历
//TODD 关闭连接
context.stop() //这样就关闭连接了
}
}
简化下来就是这几步
