# 3.通过 SparkContext 并行化创建 rdd rdd = sc.parallelize(data) # 4.使用rdd.collect() 收集 rdd 的元素 print(rdd.collect()) """ 使用reduceByKey 算子,将 rdd 的数据[("python", 1), ("scala", 2), ("python", 3), ("python", 4), ("java", 5)] 按照下面的规则进行转换操作,规则...
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator") val sc = new SparkContext(sparkConf) val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4)) // TODO 行动算子 //所谓的行动算子,其实就是触发作业(Job)执行的方法 //底层代码调用的是环境对象的runJob方法 //底层代码中会创...
conf.setAppName("WCSpark") //设置Spark的运行模式 local本地运行 用于测试环境 conf.setMaster("local") //创建Spark上下文 他是通往集群的唯一通道 val sc = new SparkContext(conf) /** * 处理数据 在SparkCore中一切得计算都是基于RDD * R(Resilient)D(Distributed )D(Dataset) * RDD 弹性分布式数据...
java 统计 词频 java统计单词 如同每一种程序语言的入门都要设计一个输出"Hello,World!"的小例子一样,几乎每一种流式数据处理框架都有一个WordCount的入门例程。MapReduce是一个标准,包括Spark和Flink都提供map和reduce算子,可以很方便地实现单词统计。Storm好像没有发现这个,不过实现起来却也很容易。基于上次修改的...