spark的wordcount

在开发环境下实现第一个程序wordcount

1、下载和配置scala，注意不要下载2.13，在spark-core明确支持scala2.13前，使用2.12或者2.11比较好。

https://www.scala-lang.org/download/

2、windows环境下的scala配置，可选

3、开发工具IDEA环境设置，全局环境添加scala的sdk，注意scala的源码要手动下载和添加

4、在IDEA中新建MAVEN项目，添加scala框架支持

5、在MAVEN工程添加spark-core依赖，注意根据自己需要选择对应的版本，版本不对很可能会出现运行期异常。

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>2.4.4</version>
        </dependency>
    </dependencies>

6、wordcount代码

在项目根目录（与src平级）中新建一个input目录，里面放入需要统计词频的文本文件

package com.home.spark
 
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //获取环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkWordCount")
 
    //获取上下文
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
 
    //读取每一行
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("input")
 
    //扁平化，将每行数据拆分成单个词（自定义业务逻辑）
    val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
 
    //结构转换，对每个词获得初始词频
    val wordToOne: RDD[(String, Int)] = words.map((_,1))
 
    //词频计数
    val wordToSum: RDD[(String, Int)] = wordToOne.reduceByKey(_+_)
 
    //按词频数量降序排序
    val wordToSorted: RDD[(String, Int)] = wordToSum.sortBy(_._2,false)
 
    //数据输出
    val result: Array[(String, Int)] = wordToSorted.collect()
 
    //打印
    result.foreach(println)
 
    //关闭上下文
    sc.stop()
  }
}