方法一:map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * WordCount实现第一种方式:map + reduceByKey * * @author 陈小哥cw * @date 2020/7/9 9:59 */ object WordCount1 { def

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? [sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src |   |--main |   |    |--scala

配置完spark之后,使用spark实现wordcount,这一部分完全参考<深入理解Spark:核心思想与源码分析> 依然使用hadoop wordcountTest的那几个txt文件 进入spark的bin目录,打开spark-shell spark-shell 在打开的scala命令行中依次输入以下几个语句: val lines = sc.textFile("/home/hadoop/scala-2.11.5/wordcountText/*.txt", 2) val

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src | |--main | | |--scala | |--tes

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

spark 例子wordcount topk 例子描述: [单词计算wordcount ] [词频排序topk] 单词计算在代码方便很简单,基本大体就三个步骤 拆分字符串 以需要进行记数的单位为K,自己拼个数字1为V,组成一个映射或者元组 分组(groupByKey) 词频排序 将分组后的数据进行排序 代码片段: /* 单词计算wordcount */ val input = Source.fromFile("E:/test.txt").getLines.toArray val wc

一.Eclipse(scala IDE)开发local和cluster (一). 配置开发环境 要在本地安装好java和scala.  由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的.推荐 2.10.4,java版本最好是1.8.所以提前我们要需要安装好java和scala并在环境变量中配置好. 下载scala IDE for eclipse安装 连接:http://scala-ide.org/download/sdk.html  打开ide新建scala project  点击file

.Net for Spark 实现WordCount应用及调试入坑详解 1.    概述 iNeuOS云端操作系统现在具备物联网.视图业务建模.机器学习的功能,但是缺少一个计算平台产品.最近在调研使用什么语言进行开发,并且研究实现的技术路线.iNeuOS全系使用C#/JS/CSS/PYTHON开发,所以优先选择C#实现计算平台的开发,当然也不排除使用scala和python等语言.最近微软发布.Net for Spark组件,与 .NET Standard 2.0 兼容,可以在 Linux.ma

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * Created by loushsh on 2017/10/9. */object WordCount { def main(args:Array[String]): Unit ={ val conf=new SparkConf() val sc=new SparkContext(conf) val line= sc.textFile(args(0)) val count=line.fl

1.java版本(spark-2.1.0) package chavin.king; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.Pa

1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖. 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xm

首先提一下spark rdd的五大核心特性: 1.rdd由一系列的分片组成,比如说128m一片,类似于hadoop中的split2.每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算3.一系列的依赖,比如:rdda转换为rddb,rddb转换为rddc,那么rddc依赖于rddb,rddb依赖于rdda. lineage:保存了一些列的转换4.对于每个k-v的rdd可以指定一个partition,告诉它如何分区,常用分区规则有hash和range5.处理rdd split的数据在哪里,尽量在哪里做计算(移

我习惯用Maven项目 所以用IDEA新建一个Maven项目 下面是pom文件 我粘上来吧 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati

这篇文章包括以下内容 (1)IDEA中scala的安装 (2)hdfs简单的使用,没有写它的部署 (3) 使用scala编写简单的wordcount,输入文件和输出文件使用参数传递 (4)IDEA打包和提交方法 一  IDEA中scala的安装 (1)   下载IEDA 装jdk (2)   启动应用程序 选择插件(pluigin)查看scala版本,然后去对应的网站下载https://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala (4)   将刚才下载的sca

先看下结果: pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> &

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-c

初始环境:OS X 10.10.5 准备:boot2docker 进入boot2docker后安装 docker-spark  地址: https://github.com/sequenceiq/docker-spark 里面有很详细的介绍 我启动这个镜像的命令是 docker run -it -p 8088:8088 -p 8080:8080 -p 9000:9000 -p 50070:50070 -p 8042:8042 -p 7077:7077 -p 4040:4040 -h sandbo

package wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark01_WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //TODO 建立与spark的连接 val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppNam

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

1. 算子 package com.test; import java.util.Arrays; import java.util.List; 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; impo