Spark之WordCount

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我是靠谱客的博主拼搏战斗机，这篇文章主要介绍Spark之WordCount，现在分享给大家，希望可以做个参考。

package com.uplooking.bigdata.core.p1;

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;
import java.util.List;

/**
* Java8之后的函数式编程
* 在集群中运行程序
* 遇到的问题：
* java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: ns1
     需要在给spark运行程序中指明一个hdfs中的conf的配置信息
     所以在SPARK_HOME/conf/spark-default.conf中配置

     spark.files /opt/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml,/opt/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
     这一句话只需要在提交spark程序的那台机器上进行配置说明即可，当然配置成功之后，最好重启spark集群，
     当然不重启也无所谓！
*/
public class SparkWordCountApp {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
                    .setAppName(SparkWordCountApp.class.getSimpleName())
                    .setMaster("spark://master:7077");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        //加载数据
        //从hdfs上面加载数据
        JavaRDD<String> linesRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/hello");

        JavaRDD<String> wordsRDD = linesRDD.flatMap(line -> {
            return Arrays.asList(line.split(" "));
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = wordsRDD.mapToPair(word -> {
            return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> retRDD = pairRDD.reduceByKey((v1, v2) -> {
            return v1 + v2;
        });

        //这里在集群上面运行的时候，是看不到输出结果的
        /*retRDD.foreach(t -> {
            System.out.println(t);
        });
            foreach的操作，是遍历rdd中的每一个partition中的每一条数据，
            这些partition在哪里？
                这些partition在worker上面，那么执行上述foreach是不是就应该在partition对应的worker节点上面
               显示内容，我们是在作业启动的机器上面查看内容的，所以就看不到！
            为什么使用了collect就又能够看到了呢？
                collect和foreach一样，也是一个action的操作，作用时间计算后在partition上面的数据，拉回到
             到作业提交的这台机器上面，那么这个时候，再在作业提交的机器上面遍历数据，就有内容了！

             我们把提交作业的这台机器称之为Driver，只不过因为咱们资源有限，所以Driver和Master作为一台机器了，
             在工作中，这些Driver都是单独的机器，而且不止一台Driver节点。
        */
        List<Tuple2<String, Integer>> list = retRDD.collect();
        for(Tuple2<String, Integer> t : list) {
            System.out.println(t);
        }
    }
}