第二章 Spark入门案例2.1 Spark中WordCount的执行流程

2.1 Spark中WordCount的执行流程

1. Spark的WordCount示例

package com.chh.spark.core.wc
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
​
object Spark01_WordCount {
​
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 创建Spark运行配置对象
        val sparkConf = new SparkConf().setMaster(  "local[*]").setAppName("WordCount")
​
        // 创建Spark的上下文对象
        val sc = new SparkContext(sparkConf)
​
        // 读取文件
        val source = sc.textFile("input/word.txt")
​
        // 将文件中的数据进行分词
        val word = source.flatMap(_.split(","))
​
        // 将单词转为（x,1)
        val wordToOne = word.map((_, 1))
​
        // 将转换后的数据进行分组求和
        val sumByKey = wordToOne.reduceByKey(_ + _)
​
        //将数据收集到Drive端
        val result = sumByKey.collect()
​
        //对结果进行打印
        result.foreach(println)
​
        //关闭Spark连接
        sc.stop()
    }
}

1. WordCount中各个对象和方法的主要作用

   • SparkConf

     创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息。setAppName() 设置Spark应用程序在运行中的名字；如果是集群运行，就可以在监控页面直观看到我们运行的job任务。setMaster() 设置运行模式、是本地运行，设置为local即可；如果是集群运行，就可以设置程序要连接的Spark集群的master节点的url(localhost:7077)。

   • SparkContext

     创建SparkContext对象， 在Spark中，SparkContext是Spark所有功能的一个入口，你无论是用java、scala，甚至是python编写，都必须要有一个SparkContext，它的主要作用，包括初始化Spark应用程序所需的一些核心组件，包括调度器（DAGSchedule、TaskScheduler），还会去Spark Master节点上进行注册等。所以SparkContext在Spark应用中是很重要的一个对象。

   • textFile

     源码注释：

     Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings. The text files must be encoded as UTF-8.

     可以从本地文件系统或者HDFS上读取文件，将其转换为String类型的RDD数据集。注意：文件编码格式必须为UTF-8。

   • flatMap

     • A list of partitions

     • A function for computing each split

     • A list of dependencies on other RDD

     • Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)

     • Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)

     它是RDD数据集对象的函数，作用于每个分区上，作用是将一条数据展开，也就是我们常说的一进多出。

   • map

     学过python或者Java的人应该不陌生这个函数，典型的一进一出函数

   • reduceByKey

     Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function. This will also perform the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly to a "combiner" in MapReduce.

     通过对key进行分组，然后求出每个key的value和，类似于Mapreduce中的combiner，所以也会产生shuffle。

   • collect

     Return an array that contains all of the elements in this RDD. Note: This method should only be used if the resulting array is expected to be small, as all the data is loaded into the driver's memory.

     说白了，就是将executor中的计算结果，发送到driver端的内存中，所以使用这个方法时，一定注意数据量的大小。

   • stop

     关闭spark的连接

2. 执行流程

   

2.2对比flink中WordCount的批处理

package com.zhisheng.data.sources;
​
​
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
​
import java.util.Properties;
​
​
public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        // 创建flink流执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 设置flink应用的并行度
        env.setParallelism(1);
        // 设置flink运行时的处理模式为批处理
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.readTextFile("books/word.txt");
        dataStreamSource
                .flatMap(
                (String s, Collector<String> collector) -> {for (String string : s.split(",")) collector.collect(string);}
        ).returns(String.class)
                .map(s -> Tuple2.of(s, 1)).returns(new TypeHint<Tuple2<String, Integer>>() {
        })
                .keyBy(t-> t.f0).sum(1)
                .print();
​
​
        env.execute("Flink add data source");
    }
}

两者一对比就发现，Java语言处理数据时语法过于繁琐了，而Scala就显得简洁很多。当然，flink也是支持Scala的，而且flink1.16版本中优化了flink批处理的相关模块，flinkSQL未来或许可以如同sparkSQL一样无缝衔接hiveSQL。最最重要的，flink的流批一体已经很成熟了，一套架构，两种模式自动探查，牛逼~~

最后

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