package spark;

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 org.apache.spark.sql.SparkSession;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.List; /**
* Created by kkxwz on 2018/5/24
*/
public class WordCountApp { public static void main(String[] args) { // //spark 2.0版本之前
// SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCountApp").setMaster("local[2]");
// JavaSparkContext spark = new JavaSparkContext(sparkConf);
// JavaRDD<String> lines= spark.textFile("/Users/zl/data/sparksqldata/hello.txt"); // spark 2.0版本之后(建议)
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.master("local[2]")
.appName("WordCountApp")
.getOrCreate(); JavaRDD<String> lines= spark.read().textFile("/Users/zl/data/sparksqldata/hello.txt").javaRDD();
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split("\t")).iterator());
JavaPairRDD<String, Integer> counts = words
.mapToPair(word -> new Tuple2<String, Integer>(word, 1))
.reduceByKey((x, y)-> x+y); //第一种输出方式:
counts.foreach(count -> System.out.println(count._1() + ":" + count._2())); //第二种输出方式:
// List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
//
// for(Tuple2<String, Integer> tuple : output){
// System.out.println(tuple._1() + ":" + tuple._2());
// } spark.stop();
} } // PS:
// 1、jdk版本至少为1.8
// 2、最好关联源码,查看返回类型学习!!!

  

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