任何Spark程序都是以SparkContext对象开始的，因为SparkContext是Spark应用程序的上下文和入口，无论是Scala、Python、R程序，都是通过SparkContext对象的实例来创建RDD，Spark Shell中的sc就是SparkContext对象的实例。因此在实际Spark应用程序的开发中，在main方法中需要创建SparkContext对象，作为Spark应用程序的入口，并在Spark程序结束时关闭SparkContext对象。

初始化SparkContext需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数，属性参数是一种键值对的格式，一般可以通过set(属性名，属性设置值)的方法修改属性。其中还包含了设置程序名setAppName、设置运行模式setMaster等方法。如下图所示
SparkContext对象的实例创建完成后，就可以通过实例变量转化集合或者读取数据，计算过程中转化操作和行动操作的使用方法与在Shell环境中一致。

1.3 从内存中读取数据创建RDD

RDD是一个容错的、只读的、可进行并行操作的数据结构，是一个分布在集群各个节点中的存放元素的集合。RDD的创建有3种不同的方法。

第一种是将程序中已存在的Seq集合（如集合、列表、数组）转换成RDD。
第二种是对已有RDD进行转换得到新的RDD，这两种方法都是通过内存中已有的集合创建RDD的。
第三种是直接读取外部存储系统的数据创建RDD。

1.3.1 parallelize()

parallelize()方法有两个输入参数，说明如下。

要转化的集合，必须是Seq集合。Seq表示序列，指的是一类具有一定长度的、可迭代访问的对象，其中每个数据元素均带有一个从0开始的、固定的索引。
分区数。若不设分区数，则RDD的分区数默认为该程序分配到的资源的CPU核心数。

1.3.2 makeRDD()

makeRDD()方法有两种使用方式：

第一种方式的使用与parallelize()方法一致；
第二种方式是通过接收一个是Seq[(T,Seq[String])]参数类型创建RDD。

第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq[String]部分的数据会按照Seq[(T,Seq[String])]的顺序存放到各个分区中，一个Seq[String]对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations()方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。调用makeRDD()时不可以直接指定RDD的分区个数，分区的个数与Seq[String]参数的个数是保持一致的。

1.4 从外部存储系统中读取数据创建RDD

从外部存储系统中读取数据创建RDD是指直接读取存放在文件系统中的数据文件创建RDD。
从内存中读取数据创建RDD的方法常用于测试，从外部存储系统中读取数据创建RDD才是用于实践操作的常用方法。
从外部存储系统中读取数据创建RDD可以有很多种数据来源，可通过SparkContext对象的textFile()方法读取数据集，该方法支持多种类型的数据集，如目录、文本文件、压缩文件和通配符匹配的文件等，并且允许设定分区个数。
分别读取HDFS文件和Linux本地文件的数据并创建RDD，具体操作如下。

通过HDFS文件创建RDD：

直接通过textFile()方法读取HDFS文件的位置即可。

通过Linux本地文件创建RDD：

本地文件的读取也是通过sc.textFile("路径")的方法实现的，在路径前面加上“file://”表示从Linux本地文件系统读取。在IntelliJ IDEA开发环境中可以直接读取本地文件；但在spark-shell中，要求在所有节点的相同位置保存该文件才可以读取它。

二、RDD方法

RDD提供了丰富的操作方法用于操作分布式的数据集合，包括转换操作和行动操作两部分。

转换操作可以将一个RDD转换为一个新的RDD，但是转换操作是懒操作，不会立刻执行计算。
行动操作是用于触发转换操作的操作，这时才会真正开始进行计算。

2.1 使用map()方法转换数据

map()方法是一种基础的RDD转换操作，可以对RDD中的每一个数据元素通过某种函数进行转换并返回新的RDD。
map()方法是转换操作，不会立即进行计算。
转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。因为RDD是一个不可变的集合，所以如果对RDD数据进行了某种转换，那么会生成一个新的RDD。

2.2 使用sortBy()方法进行排序

sortBy()方法用于对标准RDD进行排序，有3个可输入参数，说明如下。

第1个参数是一个函数f:(T) => K，左边是要被排序对象中的每一个元素，右边返回的值是元素中要进行排序的值。
第2个参数是ascending，决定排序后RDD中的元素是升序的还是降序的，默认是true，即升序排序，如果需要降序排序那么需要将参数的值设置为false。
第3个参数是numPartitions，决定排序后的RDD的分区个数，默认排序后的分区个数和排序之前的分区个数相等，即this.partitions.size。

第一个参数是必须输入的，而后面的两个参数可以不输入。

2.3 使用collect()方法查询数据

collect()方法是一种行动操作，可以将RDD中所有元素转换成数组并返回到Driver端，适用于返回处理后的少量数据。
因为需要从集群各个节点收集数据到本地，经过网络传输，并且加载到Driver内存中，所以如果数据量比较大，会给网络传输造成很大的压力。
因此，数据量较大时，尽量不使用collect()方法，否则可能导致Driver端出现内存溢出问题。

2.4 使用collect()方法查询数据

collect()方法有以下两种操作方式:

collect：直接调用collect返回该RDD中的所有元素，返回类型是一个Array[T]数组。

collect[U: ClassTag](f: PartialFunction[T, U])：RDD[U]。这种方式需要提供一个标准的偏函数，将元素保存至一个RDD中。首先定义一个函数one，用于将collect方法得到的数组中数值为1的值替换为“one”，将其他值替换为“other”。

2.5 使用flatMap()方法转换数据

flatMap()方法将函数参数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器（如数组、列表等）中的所有元素构成新的RDD。
使用flatMap()方法时先进行map（映射）再进行flat（扁平化）操作，数据会先经过跟map一样的操作，为每一条输入返回一个迭代器（可迭代的数据类型），然后将所得到的不同级别的迭代器中的元素全部当成同级别的元素，返回一个元素级别全部相同的RDD。
这个转换操作通常用来切分单词。

2.6 使用take()方法查询某几个值

take(N)方法用于获取RDD的前N个元素，返回数据为数组。
take()与collect()方法的原理相似，collect()方法用于获取全部数据，take()方法获取指定个数的数据。
获取RDD的前5个元素

2.7 使用union()方法合并多个RDD

union()方法是一种转换操作，用于将两个RDD合并成一个，不进行去重操作，而且两个RDD中每个元素中的值的个数、数据类型需要保持一致。
使用union()方法合并两个RDD

2.8 使用filter()方法进行过滤

filter()方法是一种转换操作，用于过滤RDD中的元素。
filter()方法需要一个参数，这个参数是一个用于过滤的函数，该函数的返回值为Boolean类型。
filter()方法将返回值为true的元素保留，将返回值为false的元素过滤掉，最后返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。
创建一个RDD，并且过滤掉每个元组第二个值小于等于1的元素。

2.9 使用distinct()方法进行去重

distinct()方法是一种转换操作，用于RDD的数据去重，去除两个完全相同的元素，没有参数。
创建一个带有重复数据的RDD，并使用distinct()方法去重。

三、使用简单的集合操作

Spark中的集合操作常用方法（转换操作）

3.1 intersection()方法

intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素，即找出两个RDD的交集，参数是另一个RDD，先后顺序与结果无关。
创建两个RDD，其中有相同的元素，通过intersection()方法求出两个RDD的交集。

3.2 subtract()方法

subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除，可以认为是求补集的操作，返回值为前一个RDD去除与后一个RDD相同元素后的剩余值所组成的新的RDD。两个RDD的顺序会影响结果。
创建两个RDD，分别为rdd1和rdd2，包含相同元素和不同元素，通过subtract()方法求rdd1和rdd2彼此的补集。

3.3 cartesian()方法

cartesian()方法可将两个集合的元素两两组合成一组，即求笛卡儿积。
创建两个RDD，分别有4个元素，通过cartesian()方法求两个RDD的笛卡儿积。

3.4 了解键值对RDD

Spark的大部分RDD操作都支持所有种类的单值RDD，但是有少部分特殊的操作只能作用于键值对类型的RDD。
顾名思义，键值对RDD由一组组的键值对组成，这些RDD被称为PairRDD。PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。
例如，PairRDD提供了reduceByKey()方法，可以分别规约每个键对应的数据，还有join()方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起，合并为一个RDD。

3.5 创建键值对RDD

有很多种创建键值对RDD的方式，很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对组成的PairRDD。
当需要将一个普通的RDD转化为一个PairRDD时可以使用map函数来进行操作，传递的函数需要返回键值对。

3.6 使用键值对RDD的keys和values方法

键值对RDD，包含键和值两个部分。
Spark提供了两种方法，分别获取键值对RDD的键和值。

keys方法返回一个仅包含键的RDD。
values方法返回一个仅包含值的RDD。

3.7 使用键值对RDD的reduceByKey()方法

当数据集以键值对形式展现时，合并统计键相同的值是很常用的操作。
reduceByKey()方法用于合并具有相同键的值，作用对象是键值对，并且只对每个键的值进行处理，当RDD中有多个键相同的键值对时，则会对每个键对应的值进行处理。
reduceByKey()方法需要接收一个输入函数，键值对RDD相同键的值会根据函数进行合并并且创建一个新的RDD作为返回结果。

3.8 使用键值对RDD的reduceByKey()方法

在进行处理时，reduceByKey()方法将相同键的前两个值传给输入函数，产生一个新的返回值，新产生的返回值与RDD中相同键的下一个值组成两个元素，再传给输入函数，直到最后每个键只有一个对应的值为止。reduceByKey()方法不是一种行动操作，而是一种转换操作。

3.9 使用键值对RDD的groupByKey()方法

groupByKey()方法用于对具有相同键的值进行分组，可以对同一组的数据进行计数、求和等操作。
对于一个由类型K的键和类型V的值组成的RDD，通过groupByKey()方法得到的RDD类型是[K,Iterable[V]]。

3.10 使用join()方法连接两个RDD

将有键的一组数据与另一组有键的数据根据键进行连接，是对键值对数据常用的操作之一。
与合并不同，连接会对键相同的值进行合并，连接方式多种多样，包含内连接、右外连接、左外连接、全外连接，不同的连接方式需要使用不同的连接方法。
连接方法如下表。

3.10.1 join()方法

join()方法用于根据键对两个RDD进行内连接，将两个RDD中键相同的数据的值存放在一个元组中，最后只返回两个RDD中都存在的键的连接结果。
例如，在两个RDD中分别有键值对(K,V)和(K,W)，通过join()方法连接会返回(K,(V,W))。
创建两个RDD，含有相同键和不同的键，通过join()方法进行内连接。

3.10.2 rightOuterJoin()方法

rightOuterJoin()方法用于根据键对两个RDD进行右外连接，连接结果是右边RDD的所有键的连接结果，不管这些键在左边RDD中是否存在。
在rightOuterJoin()方法中，如果在左边RDD中有对应的键，那么连接结果中值显示为Some类型值；如果没有，那么显示为None值。

3.10.3 leftOuterJoin()方法

leftOuterJoin()方法用于根据键对两个RDD进行左外连接，与rightOuterJoin()方法相反，返回结果保留左边RDD的所有键。

3.10.4 fullOuterJoin()方法

fullOuterJoin()方法用于对两个RDD进行全外连接，保留两个RDD中所有键的连接结果。

3.11 使用zip()方法组合两个RDD

zip()方法用于将两个RDD组合成键值对RDD，要求两个RDD的分区数量以及元素数量相同，否则会抛出异常。
将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD，这里要求两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。

3.12 使用combineByKey()方法合并相同键的值

combineByKey()方法是Spark中一个比较核心的高级方法，键值对的其他一些高级方法底层均是使用combineByKey()方法实现的，如groupByKey()方法、reduceByKey()方法等。
combineByKey()方法用于将键相同的数据聚合，并且允许返回类型与输入数据的类型不同的返回值。
combineByKey()方法的使用方式如下。

combineByKey()方法接收3个重要的参数，具体说明如下：

createCombiner:V=>C，V是键值对RDD中的值部分，将该值转换为另一种类型的值C，C会作为每一个键的累加器的初始值。
mergeValue:(C,V)=>C，该函数将元素V聚合到之前的元素C(createCombiner)上（这个操作在每个分区内进行）。
mergeCombiners:(C,C)=>C，该函数将两个元素C进行合并（这个操作在不同分区间进行)。

由于合并操作会遍历分区中所有的元素，因此每个元素（这里指的是键值对）的键只有两种情况：以前没出现过或以前出现过。对于这两种情况，3个参数的执行情况描述如下：

如果以前没出现过，则执行的是createCombiner()方法，createCombiner()方法会在新遇到的键对应的累加器中赋予初始值，否则执行mergeValue()方法。
对于已经出现过的键，调用mergeValue()方法进行合并操作，对该键的累加器对应的当前值（C）与新值（V）进行合并。
由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners()方法对各个分区的结果（全是C）进行合并。

3.13 使用lookup()方法查找指定键的值

lookup(key:K)方法作用于键值对RDD，返回指定键的所有值。

四、读取与存储JSON文件

Spark支持的一些常见文件格式

4.1 JSON文件的读取

4.2 JSON文件的存储

五、读取与存储CSV文件

5.1 CSV文件的读取

5.2 CSV文件的存储

六、读取与存储SequenceFile文件

6.1 SequenceFile文件的存储

6.2 SequenceFile文件的读取

七、读取与存储文本文件

7.1 文本文件的读取

通过textFile()方法即可直接读取，一条记录（一行）作为一个元素。

7.2 文本文件的存储

RDD数据可以直接调用saveAsTextFile()方法将数据存储为文本文件。

扩展：RDD

RDD分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，不能直接修改，通过转换得到新的RDD。

在RDD的执行过程中，真正的计算发生在行动操作中，在前面的所有转换，spark只是记录下转换操作应用的一些基础数据集和RDD生成轨迹，不会触发计算。

优点：惰性调用、管道化、避免同步等待、不需要保存中间结果、每次操作变得简单、高效的容错性、存放的数据可以是JAVA对象

一.核心-RDD

1.1 设计背景

许多迭代式算法《比如机器学习、图算法等》和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果
目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到磁盘中，带来大量的数据复制、磁盘Io和序列化开销
RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据结构
我们不必担心底层数据的分布式持性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理
不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，避免中间数据存储

1.2 RDD概念

一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，不同节点上进行并行计算
RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，RDD是只读的记录分区集合，不能直接修改，只能通过在转换的过程中改

1.3 RDD特性

高效的容错性
现有容错机制：数据复制或者记录日志RDD具有天生的容错性：血缘关系，重新计算丢失分区，无需回滚系统，重算过程在不同节点之间并行，只记录粗粒度的操作
中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个RDD操作直接按进行传递，避免了不必要的读写磁盘开销
存放的数据可以是JAVA对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化

1.4 RDD之间的依赖关系

窄依赖指的是子RDD的一个分区只依赖于某个父RDD中的一个分区。
宽依赖指的是子RDD的每一个分区都依赖于某个父RDD中一个以上的分区。
理解宽、窄依赖的区别，需要先了解父RDD和子RDD。map()、filter()方法上方箭头左边的RDD是父RDD,而右边的RDD是子RDD。union()方法上方箭头左边的两个RDD均为右边RDD的父RDD, union()方法是有两个父RDD 的。

1.5 RDD运行过程

上述对RDD概念、依赖关系和Stage划分的介绍，结合之前介绍的Spark运行基本流程，再总结一下RDD在Spark架构中的运行过程：

创建RDD对象
SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG
DAGScheduler负责把DAG图分解成多个Stage，每个Stage中包含了多个Task，每个Task会被TaskScheduler分发给各个WorkerNode上的Executor去执行。

Spark编程进阶

一、Hadoop与spark区别

Hadoop虽然已经成为大数据技术的事实标准，但其本身存在很多缺陷。比如，mapreduce计算模型延迟过高，无法实现实时快速计算的需求，只适用于离线批处理，I/O磁盘开销大。

spark在借鉴mapreduce优点同时，很好解决了mapreduce存在的缺陷：

spark计算也属于mapreduce计算，但不局限于map和reduce操作；
spark提供内计算，中间结果放入内存，提高迭代运算效率；
基于DAG的任务调度执行机制，优于mapreduce调度机制。

二、安装IDEA

可以在官网下载安装社区版本：

IntelliJ IDEA – the Leading Java and Kotlin IDE (jetbrains.com)

2.1 安装Scala

在File菜单->Settings->Plugins 插件安装界面搜索scala插件安装。

2.2 Scala下载

（我选择的版本是2.12.15）安装及环境变量的配置

官方下载地址：The Scala Programming Language (scala-lang.org)

双击打开下载好的安装程序，一直“Next”即可，最好不要安装到C盘，中间修改一下安装路径即可，最后点击“Finish”。我将scala软件安装在了D盘目录下的Develop文件夹，bin路径如下：

配置scala的系统环境变量，将scala安装的bin目录路径加入到系统环境变量path中：

win+R打开命令窗口输入：scala -verison ，进行检测是否成功配置环境变量

2.3 Scala插件（版本要与IDEA版本保持一致，下载2019.2.3版本）的下载安装

官方下载： Versions: Scala Plugin for IntelliJ IDEA & Android Studio | JetBrains Marketplace

下载完成后，将下载的压缩包解压到IDEA安装目录下的plugins目录下

2.4 检测Scala插件是否在IDEA中已经安装成功

2.5 新建scala类文件编写代码

2.6 鼠标点击java文件夹，右键new--->Scala Class

在WordCount文件中编写如下代码：


import org.apache.spark.sql.SparkSession
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("word count")
      .getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext
    val rdd = sc.textFile("data/input/words.txt")
    val counts = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    counts.collect().foreach(println)
    println("全部的单词数："+counts.count())
    counts.saveAsTextFile("data/output/word-count")
  }
}

2.7 准备好测试文件words.txt,将文件存放在scalaproject-->data-->input-->words.txt

运行WordCount程序:

运行结果：

三、编写本地运行的spark程序

3.1 编写pom.xml 文件

管理spark程序依赖jar，此时要能上网，在pom.xml文件中，添加如下配置信息


<repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>apache</id>
            <url>https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <properties>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <scala.version>2.12.10</scala.version>
        <spark.version>3.0.1</spark.version>
        <hadoop.version>2.7.7</hadoop.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!--依赖Scala语言-->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
 
        <!--SparkCore依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
 
        <!--SparkSQL依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
      
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.5</version>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>com.hankcs</groupId>
            <artifactId>hanlp</artifactId>
            <version>portable-1.7.7</version>
        </dependency>
      
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.2</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <!-- 指定编译java的插件 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.5.1</version>
            </plugin>
            <!-- 指定编译scala的插件 -->
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <args>
                                <arg>-dependencyfile</arg>
                                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
                            </args>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                <version>2.18.1</version>
                <configuration>
                    <useFile>false</useFile>
                    <disableXmlReport>true</disableXmlReport>
                    <includes>
                        <include>**/*Test.*</include>
                        <include>**/*Suite.*</include>
                    </includes>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers>
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass></mainClass>
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
</build>

刷新maven工程，会自动下载所需依赖jar，此时会下载时间较长，耐心等待

3.2 编写代码

WordCount .scala文件实现单词计数关键代码的解析如下：


 
 
   //1.env/准备sc/SparkContext/Spark上下文执行环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
 
 
    //2.source/读取数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/words.txt")
//（这里要特别注意一下，你自己电脑的目录下要保证有这个words.txt文件）
 
 
    //3.transformation/数据操作/转换
    //切割:RDD[一个个的单词]
    val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    //记为1:RDD[(单词, 1)]
    val wordAndOnes: RDD[(String, Int)] = words.map((_,1))
    val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOnes.reduceByKey(_+_)
 
 
    //4.输出
    //直接输出
    result.foreach(println)
 
    //输出到指定path(可以是文件/夹)
    result.repartition(1).saveAsTextFile("data/output/result")
 
    //为了便于查看Web-UI可以让程序
    Thread.sleep(1000 * 60)
 
    //5.关闭资源
    sc.stop()

四、spark-submit 详细参数说明

参数名	参数说明
--master	master 的地址，提交任务到哪里执行，例如 spark://host:port, yarn, local
--deploy-mode	在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动，默认是 client
--class	应用程序的主类，仅针对 java 或 scala 应用
--name	应用程序的名称
--jars	用逗号分隔的本地 jar 包，设置后，这些 jar 将包含在 driver 和 executor 的 classpath 下
--packages	包含在driver 和executor 的 classpath 中的 jar 的 maven 坐标
--exclude-packages	为了避免冲突而指定不包含的 package
--repositories	远程 repository
--conf PROP=VALUE	指定 spark 配置属性的值，例如-conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:MaxPermSize=256m"
--properties-file	加载的配置文件，默认为 conf/spark-defaults.conf
--driver-memory	Driver内存，默认 1G
--driver-java-options	传给 driver 的额外的 Java 选项
--driver-library-path	传给 driver 的额外的库路径
--driver-class-path	传给 driver 的额外的类路径
--driver-cores	Driver 的核数，默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用
--executor-memory	每个 executor 的内存，默认是1G
--total-executor-cores	所有 executor 总共的核数。仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用
--num-executors	启动的 executor 数量。默认为2。在 yarn 下使用
--executor-core	每个 executor 的核数。在yarn或者standalone下使用

五、完整代码实现

5.1 WordCount.scala文件在本地运行：


package net.objet
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.env/准备sc/SparkContext/Spark上下文执行环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
 
    //2.source/读取数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/words.txt")
 
    //3.transformation/数据操作/转换
    //切割:RDD[一个个的单词]
    val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    //记为1:RDD[(单词, 1)]
    val wordAndOnes: RDD[(String, Int)] = words.map((_,1))
    val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOnes.reduceByKey(_+_)
    //4.输出
    //直接输出
    result.foreach(println)
    //输出到指定path(可以是文件/夹)
    result.repartition(1).saveAsTextFile("data/output/result")
 
    //为了便于查看Web-UI可以让程序
    Thread.sleep(1000 * 60)
    //5.关闭资源
    sc.stop()
  }
 
}

5.2 WordCount.scala文件在yarm上运行：


package net
 
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
 
    if(args.length < 2){
      println("请指定input和output")
      System.exit(1)//非0表示非正常退出程序
    }
 
    //1.env/准备sc/SparkContext/Spark上下文执行环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("wc") //.setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
 
    //2.source/读取数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))
 
    //3.transformation/数据操作/转换
    //切割:RDD[一个个的单词]
    val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    //记为1:RDD[(单词, 1)]
    val wordAndOnes: RDD[(String, Int)] = words.map((_,1))
    val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOnes.reduceByKey(_+_)
    //4.输出
    //直接输出
    result.foreach(println)
    //输出到指定path(可以是文件/夹)
    result.repartition(1).saveAsTextFile(args(1))
 
    //为了便于查看Web-UI可以让程序Thread.sleep(1000 * 60)
    //5.关闭资源
    sc.stop()
  }
 
}

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