import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import scala.Tuple2; public class WordCountLocal { public static void main(String[] args) { //第一步:创建conf对象。 SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("wordcount") .se...
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 /...
我们再来看看 Scala 的 Spark 的代码,Spark 实现 WordCount 其实是对我们这些开发人员最舒服的,但我还没系统学习过 Spark,所以不知道自己的描述是否正确。 // 定义函数只是为了能形式化地引入外部变量defwordCount(sc:SparkContext,inputPath:String,outputPath:String):Unit={// 不使用链式调用也是为了清晰val lines=...
1.通过Scala方式,本地模式实现word count: importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkConfobjectScalaWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={//配置文件,设置了程序的名字,和集群地址valconf=newSparkConf().setAppName("Scala word count").setMaster("local")//获取SparkContext对象...
我们在博客《Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点:...
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.rdd.RDD; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import scala.Tuple2; public class HelloWord { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName(...
本文中会使用 spark-shell 来演示 Word Count 示例的执行过程。spark-shell 是提交 Spark 作业众多方式中的一种,提供了交互式运行环境(REPL,Read-Evaluate-Print-Loop),在 spark-shell 上输入代码后就可以立即得到响应。spark-shell 在运行的时候,依赖于Java和 Scala 语言环境。因此,为了保证 spark-shell 的成功启...
本文中会使用 spark-shell 来演示 Word Count 示例的执行过程。spark-shell 是提交 Spark 作业众多方式中的一种,提供了交互式运行环境(REPL,Read-Evaluate-Print-Loop),在 spark-shell 上输入代码后就可以立即得到响应。spark-shell 在运行的时候,依赖于 Java 和 Scala 语言环境。因此,为了保证 spark-shell 的成功...
Java8中的Stream API还是很强大的,使用起来和scala,spark的数据处理有些相似。大道至简,核心数据处理思想是一样的。虽然在每个语言里的体现开始不一样,最后殊途同归。 Steam API和Lambda表达式一起提高了编程效率和程序可读性。提供串行和并行两种模式进行汇聚操作, 并发模式能够成分利用多核处理器的优势, 使用fork/...
使用Scala 写WordContext程序 packagemydemoimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectMyWordContextDemo{defmain(args:Array[String]):Unit={// 创建一个 Configvalconf=newSparkConf().setAppName("MyWordContext")// 创建 SparkContext 对象valsc=newSparkContext(conf)// 使用sc 对象执行相应的算子...