03WordCount案例
【摘要】
大家好,我是一条~
5小时推开Spark的大门,第三小时,带大家做一个大数据入门的经典案例——WordCount。
话不多说,开干!
题目描述
WordCount,顾名思义,统计文件中不同单词出现...
大家好,我是一条~
5小时推开Spark的大门,第三小时,带大家做一个大数据入门的经典案例——WordCount。
话不多说,开干!
题目描述
WordCount,顾名思义,统计文件中不同单词出现的次数,一般在日志分析中经常会用到。
一条在学习Hadoop时做的一个项目是分析金庸小说中的人物关系,那要做的第一步就是统计各个人物出现的次数。
案例分析
如果让你用Java来实现这个需求,相信大家都会有思路。
- 分词:把长句子分成单词,如果是规范的文本,可以用空格分割,不规范的文本,可以用
jieba
分词,感兴趣的同学可以百度了解一下。 - 分组计数:相同的单词一组,计算出现的次数,并用一个map的保存。
- 保存结果:将结果写入文件。
案例实现
1.本地实现
打开上一节建的WordCount.scala
文件,编辑如下代码,每行都有注释,对Scala不熟悉的同学先不要纠结语法问题,我们的重点是Spark。
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
// 创建 Spark 上下文环境对象(连接对象)
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// 读取文件
var input=sc.textFile("src/main/java/test.txt");
// 分词
var lines=input.flatMap(line=>line.split(" "))
// 分组计数
var count=lines.map(word=>(word,1)).reduceByKey{(x,y)=>x+y}
// 打印结果
count.foreach(println)
//关闭 Spark 连接
sc.stop()
}
}
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注意文件存放的路径,保证能读取到文件。
输出结果
2.提交到服务器
打包成jar包,上传到服务器,记得修改成服务上的文件路径。
#启动master
./sbin/start-master.sh
#启动worker
./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://VM-24-10-centos:7077
#提交作业
./bin/spark-submit --master spark://VM-24-10-centos:7077 --class WordCount /data/opt/spark/file/spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar
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输出结果
最后
ok,一个经典的入门案例我们已经完成了,是不是觉得Spark也没那么难。
但是,不知道同学们有没有如下疑问:
- Spark内部是如何组合计数的?
- Worker和Master是什么关系?
- RDD是什么东西?
如果有,请坚持打卡,明后两天将会解答大家的疑惑,填坑——Spark核心编程。
文章来源: blog.csdn.net,作者:一条coding,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/skylibiao/article/details/122679545
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