val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) 打印或保存结果: 你可以使用collect方法将结果收集到驱动程序中,并打印出来,或者将其保存到另一个文件中: scala // 打印结果 wordCounts.collect().foreach { case (word, count) => println(s"$word: $count") } /...
object WordCOuntScala{ def mian(args:Array[String]):Uint={ //创建spark配置对象 val conf=new SparkConf() //给名称//创建的时候先给它一个conf conf.setAppName("WCScala") //再给它一个Master conf.setMaster("local") //创建上下文,把conf交给上下文 val sc=new SparkContext() //此时需要参数 /...
1. 实现 1.1 分步实现 # step1加载文档 val rdd1= sc.textFile("file:///home/centos/wc1.txt") # step2压扁 val rdd2= rdd1.flatMap(line=>{line.split("")}) # step3标1成对 val rdd3= rdd2.map(word=>{(word ,1)}) # step4聚合 val rdd4= rdd3.reduceByKey((a:Int,b:Int)=>{...
1.2 启动spark-shell 输入spark安装目录的bin下,执行spark-shell命令 cd /opt/app/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/bin/ ./spark-shell 最后我们会看到spark启动的过程,如图所示: 2. 执行word count 范例 通过word count例子来感受下spark任务的执行过程,启动spark-shell后,会打开scala命令行,然后按照以下步骤输入脚本。
实现按 Value(count) 排序(降序)的 WordCount 思路1: 在 wcRdd 的基础上, 先把K(word), V(count)反转, 此时对Key(count)进行排序, 最后再反转回去 // 在wcRdd的基础上, 先把K(word), V(count)反转, 此时对Key(count)进行排序, 最后再反转回去val sortByCountRdd = wcRdd.map(x=>(x._2,x._1...
Python版的Spark Word Count 除了在Spark Shell里可以做数据处理,我们也可以写Python代码。 首先需要安装pyspark包: pip install pyspark 1. 我们如下写了一个Python脚本文件,取名为wc.py: #!/usr/bin/env python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext( 'spark://bd1.sos:7077') ...
Word Count Result 2 七、总结 使用pyspark.cmd启动PySpark Shell,默认通过Local模式创建SparkContext,交互式命令行中可直接使用sc创建RDD。测试用例中,只有当RDD执行Action算子时才会真正触发执行。RDD算子相关函数功能说明直接查看源码中解释即可。 附一:未指定Python执行环境,在执行Python程序时会报错,信息提示如下: 24/...
计算RDD 的总记录数可以使用 count() 函数scala> data.count() 数据过滤操作 过滤操作可以使用 RDD 的 filter 操作,即从已经存在的 RDD 中按条件过滤并创建新 RDD。scala> val DFData = data.filter(line => line.contains("Elephant")) 执行转换操作和行动操作 可以用点操作符把转换和行动操作串起来执行。
vi word count.txt 保存并退出,该数据文件已准备好。 二、启动 spark shell Spark shell 是一个交互式的命令行窗口,原理为把每一行 scala 代码编译成类,最终交由 spark 执行,是 shell 的黑窗口,在该窗口内可以编写代码,回车代码执行结果可见。 spark-shell 命令在启动时 spark-shell --master 指定 master 的...
通过word count例子来感受下spark任务的执行过程,启动spark-shell后,会打开scala命令行,然后按照以下步骤输入脚本。 1) 输入val lines = sc.textFile("../README.md", 2) 2) 输入val words = lines.flatMap(line => line.split(" ")) 3) 输入val ones = words.map(w => (w, 1)) ...