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章节内容
上节我们完成了如下的内容：
Spark RDD 操作方式Action
Spark RDD的 Key-Value RDD
详细解释与测试案例
梦的开始
写一个WordCount程序虽然看似简单，但它在大数据学习中有着深远的意义。就像编程世界中的“Hello World”，WordCount是我们迈入分布式计算世界的第一步。在这个过程中，我不仅加深了对Spark生态系统的理解，还亲身体验了大数据处理的核心思想：分而治之。
通过编写和运行这个程序，我意识到，尽管代码本身很简单，但其背后的概念却揭示了大数据处理的复杂性与挑战性。每个词频的统计背后，都代表着分布式系统中对数据的高效切分、分发和聚合。这使我更加意识到，在大数据的世界里，性能优化和资源管理是永恒的主题。
更重要的是，WordCount让我感受到Scala语言在处理并行计算时的优势。通过在实际环境中部署和运行这个程序，我也看到了自己从理论学习向实践应用迈出的重要一步。这不仅是一段代码的完成，更是我在大数据领域探索旅程的一个重要里程碑。
总的来说，这段经历让我更加坚定了继续深入学习和应用大数据技术的决心。WordCount不仅是学习的起点，更是打开大数据世界大门的一把钥匙。
环境依赖
首先要确保你之前的环境都搭建完毕了，最起码的要有单机的Spark，最好是有Spark集群，可以更好的进行学习和测试。
导入依赖
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>icu.wzk</groupId> <artifactId>spark-wordcount</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <scala.version>2.12.10</scala.version> <spark.version>2.4.5</spark.version> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${scala.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.typesafe</groupId> <artifactId>config</artifactId> <version>1.3.4</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId> <version>4.4.0</version> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId> <version>3.3.0</version> <configuration> <archive> <manifest> <mainClass>cn.lagou.sparkcore.WordCount</mainClass> </manifest> </archive> <descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs> </configuration> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>single</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> </project>
编写Scala
使用Scala完成我们的Word Count程序：
package icu.wzk import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { var conf = new SparkConf().setAppName("ScalaHelloWorldCount") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("WARN") val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0)) val words: RDD[String] = lines.flatMap(line => line.split("\\s+")) val wordMap: RDD[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1)) val result: RDD[(String, Int)] = wordMap.reduceByKey(_ + _) result.foreach(println) sc.stop() } }
大致的项目结构和内容，如下图所示：
编译项目
运行Maven的Package，等待执行完毕后，会在 target 下打包出一个 Jar 包。
如果是第一次打包，需要下载包，时间会比较久。
# 你也可以用Shell的方式 mvn clean package
运行的过程如下图所示：
打包完的结果大致如下：
上传项目
将项目上传到Spark的集群中：
cd /opt/wzk
我上传到该目录，该目录的情况大致如下：
运行项目
编写如下的指令，将任务提交到Spark集群中进行运行。
我这里随便找了个文件，你也可以找个文件进行运行。
spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.WordCount spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar /opt/wzk/goodtbl.java
运行结果如下图：
经过一段时间的计算之后，可以看到最终的结果如下图所示：
编写Java
package icu.wzk; 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 scala.Tuple2; import java.util.Arrays; public class JavaWordCount { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("JavaWordCount") .setMaster("local[*]"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); sc.setLogLevel("WARN"); JavaRDD<String> lines = sc.textFile(args[0]); JavaRDD<String> words = lines .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\s+")).iterator()); JavaPairRDD<String, Integer> wordsMap = words .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)); JavaPairRDD<String, Integer> results = wordsMap.reduceByKey((x, y) -> x + y); results.foreach(elem -> System.out.println(elem)); sc.stop(); } }
编译项目
和上面一样，Scala的方式一样：
上传项目
同样的，和上述的Scala的过程一样，将项目上传：
/opt/wzk/spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar
运行项目
这里注意，写的是Java的类，而不是Scala的启动：
spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.JavaWordCount spark-wordcount-1.0-SNAP
运行的过程截图如下图所示：
等待执行完毕，最终的结果如下图所示：
