代码1
package com.bigdata.spark.core.WordCount
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//TODO 建立和Spark框架的连接
//JDBC : Connection
var sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
//TODO 执行业务操作
//1、读取文件,获得一行一行的数据
val lines : RDD[String] = sc.textFile(path = "datas")
//2、将一行数据进行拆分,形成一个一个的单词(分词)
//扁平化 : 将整体拆分成个体的操作
val words : RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
//3、将数据根据单词进行分组,便于统计
val wordGroup : RDD[(String,Iterable[String])]= words.groupBy(word => word)
//4、对分组后的数据进行转换
val wordToCount = wordGroup.map{
case(word,list) => {
(word,list.size)
}
}
//5、将转换结果采集到控制台打印出来
val array: Array[(String,Int)] = wordToCount.collect()
array.foreach(println)
//TODO 关闭连接
sc.stop()
}
}
代码2
package com.bigdata.spark.core.WordCount
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark02_WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Application
// Spark框架
// TODO 建立和Spark框架的连接
// JDBC : Connection
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
// TODO 执行业务操作
// 1. 读取文件,获取一行一行的数据
// hello world
val lines: RDD[String] = sc.textFile("datas")
// 2. 将一行数据进行拆分,形成一个一个的单词(分词)
// 扁平化:将整体拆分成个体的操作
// "hello world" => hello, world, hello, world
val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
// 3. 将单词进行结构的转换,方便统计
// word => (word, 1)
val wordToOne = words.map(word=>(word,1))
// 4. 将转换后的数据进行分组聚合
// 相同key的value进行聚合操作
// (word, 1) => (word, sum)
val wordToSum: RDD[(String, Int)] = wordToOne.reduceByKey(_+_)
// 5. 将转换结果采集到控制台打印出来
val array: Array[(String, Int)] = wordToSum.collect()
array.foreach(println)
// TODO 关闭连接
sc.stop()
}
}