Spark快速上手-WordCount案例

在此之前,我已经用MapReduce 框架实现了WordCount案例,接下来,我开始学习数据处理的另外一个非常重要的方法:Spark。首先,使用WordCount案例实现Spark快速上手。

创建Maven项目

1. 增加Scala插件

使用的Spark 版本为 3.0.0,默认采用的Scala 编译版本为 2.12
操作步骤
在这里插入图片描述
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2. 增加依赖关系

修改 Maven 项目中的POM 文件,增加Spark 框架的依赖关系(请注意对应版本)

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

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3. 添加日志配置信息

执行过程中,会产生大量的执行日志,如果为了能够更好的查看程序的执行结果,可以在项
目的resources 目录中创建log4j.properties 文件,并添加日志配置信息:
配置信息:

log4j.rootCategory=ERROR, console 
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender 
log4j.appender.console.target=System.err 
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{
    
    yy/MM/dd 
HH:mm:ss} %p %c{
    
    1}: %m%n 

# Set the default spark-shell log level to ERROR. When running the spark-shell,
the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so
that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=ERROR 

# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=ERROR 
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR 
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=ERROR 
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=ERROR 
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR 
log4j.logger.parquet=ERROR 

# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent
UDFs in SparkSQL with Hive support 
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL 
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR 

在这里插入图片描述
注意:两个红框的地方都要有log4j.properties 文件(只需要在resources下创建就可以了,target目录下是自动生成的,如果没有生成,直接复制一份粘贴过去)

WordCount案例

1. 代码示例

package wc

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{
    
    SparkConf, SparkContext}

object Spark01_WordCount {
    
    

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    

    //application
    //Spark框架:是一个环境

    //TODO 建立和spark的连接
    //JDBC:Connection
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //TODO 执行业务操作
    //1.读取文件,获取一行一行的数据
    var lines: RDD[String] = sc.textFile("datas")

    //2.一行数据进行拆分,形成一个一个的单词(分词):扁平化
    var words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))

    //3.将数据根据分词进行分组,便于统计
    var wordGroup: RDD[(String, Iterable[String])] = words.groupBy(word => word)

    //4.对分组后的数据进行转换(统计)
    val wordToCount = wordGroup.map{
    
    
      case (word, list) => {
    
    
        (word, list.size)
      }
    }


    //5.将转换结果采集到控制台打印出来
    var varry: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()

    varry.foreach(println)

    //TODO 关闭spark的连接
    sc.stop()


  }

}

2. 结果截图

在这里插入图片描述

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转载自blog.csdn.net/weixin_44480968/article/details/119530464

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