创建SparkContext对象的时候需要传递SparkConf对象,SparkConf至少需要包含spark.master和spark.app.name这两个参数,不然的话程序不能正常运行 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf(); conf.set("spark.master", "local") conf.set("spa…

word count package com.spark.app import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Administrator on 2016/7/24 0024. */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { /** * 第1步:创建Spark的配置对象SparkConf,设置Spark程序运行时的配置信息 * 例如 setAppNa…

---恢复内容开始--- 1.首先准备一个需要统计的单词文件 word.txt,我们的单词是以空格分开的,统计时按照空格分隔即可 hello hadoop hello yarnhello zookeeperhdfs hadoop select from hadoopselect from yarnmapReduceMapReduce 2.上传word.txt到hdfs根目录 $ bin/hdfs dfs -put test/word.txt / 3.准备工作完成后在eclipse编写代码,分别编…

1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据…

0. 说明 在 Spark Shell 实现 Word Count RDD (Resilient Distributed dataset), 弹性分布式数据集. 示意图 1. 实现 1.1 分步实现 # step 加载文档 val rdd1 = sc.textFile("file:///home/centos/wc1.txt") # step 压扁 val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")}) # step…

方案一:使用reduceByKey 数据word.txt 张三 李四 王五 李四 王五 李四 王五 李四 王五 王五 李四 李四 李四 李四 李四 代码: 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.api.java.…

MapReduce工作机制--Word Count实例(一) MapReduce的思想是分布式计算,也就是分而治之,并行计算提高速度. 编程思想 首先,要将数据抽象为键值对的形式,map函数输入键值对,处理后,产生新的键值对作为中间结果输出.接着,MapReduce框架自动将中间结果按键做聚合处理,发给reduce函数处理.最后,reduce函数以键和对应的值的集合作为输入,处理后,产生另一系列键值对作为最终输出.后面会结合实例介绍整个过程. 运行环境 先不考虑采用YARN的情况,那个时候Map…

0. 说明 Hive 通过 explode()函数 和 split()函数 实现 WordConut 1. Hive 实现 Word Count 方式一 1.1 思路 将每一行文本变为 Array 数组的一个元素 再通过 collection items terminated by ' ' 完成转换单行文本 最后通过表生成函数 explode 分裂 array 数组中的元素变成多行 1.2 实现 1. 创建表 wc create table wc(line array<string>) row…

0. 说明 MapReduce 实现 Word Count 示意图 && Word Count 代码编写 1. MapReduce 实现 Word Count 示意图 1. Map:预处理阶段,将原始数据映射成每个 K-V,发送给 reduce 2. Shuffle:混洗(分类),将相同的 Key发送给同一个 reduce 3. Reduce:聚合阶段,把相同的 Key 进行聚合然后进行输出 2. Word Count 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package ha…

软件工程第三个程序:“WC项目” —— 文件信息统计(Word Count ) 命令行程序 格式:wc.exe [parameter][filename] 在[parameter]中,用户通过输入参数与程序交互,需实现的功能如下: 1.基本功能 支持 -c 统计文件字符数支持 -w 统计文件单词数支持 -l 统计文件总行数 2.拓展功能 支持 -a 返回高级选项(代码行 空行 注释行)支持 -s 递归处理符合条件的文件 3.高级功能 支持 -x 程序以图形界面与用户交互 [filename] 是…