Spark WordCount简单案例（java,scala版）
Spark 是什么？
官方文档解释：Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.
通俗的理解：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在 大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
扩展了MapReduce计算模型；相比与MapReduce编程模型，Spark提供了更加灵活的DAG（Directed Acyclic Graph） 编程模型， 不仅包含传统的map、reduce接口， 还增加了filter、flatMap、union等操作接口，使得编写Spark程序更加灵活方便。
高效支持多种计算模式；Spark 不仅可以做离线运算，还可以做流式运算以及迭代式运算。
Spark 组成 大一统软件栈
接下来直接上代码
Java版
package com.spark.wordcount;
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;
import java.util.Arrays;
public class SparkWordCount {
public static void main(String[] args) {
//参数检查
if (args.length < 2) {
System.err.println("Usage: SparkWordCount <input> <output> ");
System.exit(1);
}
//获取参数
String input = args[0]; //输入参数
String output = args[1]; //输出参数
/**
* 1、创建SparkConf对象，设置Spark应用程序的配置信息
*/
SparkConf conf = new SparkConf()
//设置Spark应用程序的名称
.setAppName("WordCount");
// conf.set("spark.testing.memory", "2147480000");
// 因为jvm无法获得足够的资源 这串数字大于512
/**
* 2、创建SparkContext对象，Java开发使用JavaSparkContext；
* Scala开发使用SparkContext
* 在Spark中，SparkContext负责连接Spark集群，创建RDD、累积量和广播量等。
* Master参数是为了创建TaskSchedule（较低级的调度器，高层次的调度器为DAGSchedule），如下：
* 如果setMaster("local")则创建LocalSchedule；
* 如果setMaster("spark")则创建SparkDeploySchedulerBackend。
* 在SparkDeploySchedulerBackend的start函数，会启动一个Client对象，连接到Spark集群。
*/
//创建java版本的SparkContext，创建上下文对象
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
/**
* 3、sc中提供了textFile方法是SparkContext中定义的，如下：
* def textFile(path: String): JavaRDD[String] = sc.textFile(path)
* 用来读取HDFS上的文本文件、集群中节点的本地文本文件或任何支持Hadoop的文件系统上的文本文件，
* 它的返回值是JavaRDD[String]，是文本文件每一行
*/
//读取数据
JavaRDD<String> lines = sc.textFile(input);
/**
* 4、将行文本内容拆分为多个单词
* lines调用flatMap这个transformation算子（参数类型是FlatMapFunction接口实现类）返回每一行的每个单词
*
* flatmap与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，
* 而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。
* 返回的是一个迭代
*/
////进行相关计算
//----用各种Transformation算子对RDD进行操作-----------------------------------------
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return Arrays.asList(line.split(" "));
}
});
/**
* 2.2.0版本 是 Iterator不是 Iterable
*/
// lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, Object>() {
// public Iterator call(String lines){
// return Arrays.asList(lines.split(""));
// }
// });
/**
* 5、将每个单词的初始数量都标记为1个
* words调用mapToPair这个transformation算子（参数类型是PairFunction接口实现类，
* PairFunction<String, String, Integer>的三个参数是<输入单词, Tuple2的key, Tuple2的value>），
* 返回一个新的RDD，即JavaPairRDD
*
* Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为PairRDD
mapToPair函数会对一个RDD中的每个元素调用f函数，其中原来RDD中的每一个元素都是T类型的，
调用f函数后会进行一定的操作把每个元素都转换成一个<K2,V2>类型的对象
Tuple2多元组
*/
JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
// return new Tuple2(word, 1); //也可以
return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
}
});
/**
* 6、计算每个相同单词出现的次数
* pairs调用reduceByKey这个transformation算子（参数是Function2接口实现类）对每个key的value进行reduce操作，
*
* 返回一个JavaPairRDD，这个JavaPairRDD中的每一个Tuple的key是单词、value则是相同单词次数的和
* reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，
*因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
*/
JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return v1 + v2;
}
});
/**
* 7、使用foreach这个action算子提交Spark应用程序
* 在Spark中，每个应用程序都需要transformation算子计算，最终由action算子触发作业提交
*/
//----------打印信息-----------------------------------
wordCounts.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
public void call(Tuple2<String, Integer> wordCount) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println("====" + wordCount._1 + " appeared " + wordCount._2 + " times");
}
});
/**
* 8、将计算结果文件输出到文件系统
* HDFS：
* 使用新版API（org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;）
* wordCount.saveAsNewAPIHadoopFile("hdfs://ns1/spark/wordcount", Text.class, IntWritable.class,
* TextOutputFormat.class, new Configuration());
* 使用旧版API（org.apache.hadoop.mapred.JobConf;org.apache.hadoop.mapred.OutputFormat;）
* wordCount.saveAsHadoopFile("hdfs://ns1/spark/wordcount", Text.class, IntWritable.class,
* OutputFormat.class, new JobConf(new Configuration()));
* 使用默认TextOutputFile写入到HDFS(注意写入HDFS权限，如无权限则执行：hdfs dfs -chmod -R 777 /spark)
* wordCount.saveAsTextFile("hdfs://soy1:9000/spark/wordCount");
*/
wordCounts.saveAsTextFile("G:/test/3");
//将结果直接写入到dfs上
//wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://ip:8020/file/" + System.currentTimeMillis());
System.out.println("单词计数完成！！！！！！！！！！！！！！");
/**
* 9、关闭SparkContext容器，结束本次作业
*/
sc.close();
}
}
Scala版
package com.spark.wordcount
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* 第1步；创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序运行时的配置信息
* 例如 setAppName用来设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到该名称，
* setMaster设置程序运行在本地还是运行在集群中，运行在本地可是使用local参数，也可以使用local[K]/local[*],
* 可以去spark官网查看它们不同的意义。
如果要运行在集群中，以Standalone模式运行的话，需要使用spark:
//HOST:PORT的形式指定master的IP和端口号，默认是7077
*/
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
// val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("spark://master:7077") // 运行在集群中
/**
* 第2步：创建SparkContext 对象
* SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口
* SparkContext核心作用： 初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend
* 同时还会负责Spark程序往Master注册程序
*
* 通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
*/
val sc = new SparkContext(conf)
/**
* 第3步： 根据具体的数据来源(HDFS、 HBase、Local FS、DB、 S3等)通过SparkContext来创建RDD
* RDD 的创建基本有三种方式： 根据外部的数据来源(例如HDFS)、根据Scala集合使用SparkContext的parallelize方法、
* 由其他的RDD操作产生
* 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
*/
val lines = sc.textFile("D:/resources/README.md") // 读取本地文件
// 读取HDFS文件，并切分成不同的Partition
// val lines = sc.textFile("/library/wordcount/input")
// 或者明确指明是从HDFS上获取数据
// val lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/libarary/wordcount/input")
/**
* 第4步： 对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如 map、filter等高阶函数来进行具体的数据计算
*/
// 拆分单词，并过滤掉空格，当然还可以继续进行过滤，如去掉标点符号
val words = lines.flatMap(_.split(" ")).filter(word => word != " ")
// 在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1, 也就是 word => (word, 1)
val pairs = words.map(word => (word, 1))
// 在每个单词实例计数为1的基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数, 即key相同的value相加
val wordscount = pairs.reduceByKey(_ + _)
// val wordscount = pairs.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2) // 等同于
// 打印结果，使用collect会将集群中的数据收集到当前运行drive的机器上，需要保证单台机器能放得下所有数据
wordscount.collect.foreach(println)
sc.stop() // 释放资源
}
}