scala学习笔记5 spark-shell的简单操作_在sprk-shell中如何创建sc

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1、创建sc对象

创建一个SparkContext对象，该对象有四个参数：Spark master位置、应用程序名称，Spark安装目录和jar存放位置，对于Spark On YARN而言，最重要的是前两个参数，第一个参数指定为“yarn-standalone”，第二个参数是自定义的字符串，举例如下：

　　val sc = new SparkContext(args(0), “WordCount”,

　　System.getenv(“SPARK_HOME”), Seq(System.getenv(“SPARK_TEST_JAR”)))

2、读取数据

　读取输入数据。我们要从HDFS上读取文本数据，可以使用SparkContext中的textFile函数将输入文件转换为一个RDD，该函数采用的是Hadoop中的TextInputFormat解析输入数据，举例如下：

　　val textFile = sc.textFile(args(1))

　　当然，Spark允许你采用任何Hadoop InputFormat，比如二进制输入格式SequenceFileInputFormat，此时你可以使用SparkContext中的hadoopRDD函数，举例如下：

　　val inputFormatClass = classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text]]

　　var hadoopRdd = sc.hadoopRDD(conf, inputFormatClass, classOf[Text], classOf[Text])

　　或者直接创建一个HadoopRDD对象：

　　var hadoopRdd = new HadoopRDD(sc, conf,

　　classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text, classOf[Text], classOf[Text])

3、RDD转换算子操作和转换RDD

对于WordCount而言，首先需要从输入数据中每行字符串中解析出单词，然后将相同单词放到一个桶中，最后统计每个桶中每个单词出现的频率，举例如下：

　　val result = hadoopRdd.flatMap{

　　case(key, value) => value.toString().split(“\\s+”);

　　}.map(word => (word, 1)). reduceByKey (_ + _)

　　其中，flatMap函数可以将一条记录转换成多条记录(一对多关系)，map函数将一条记录转换为另一条记录(一对一关系)，reduceByKey函数将key相同的数据划分到一个桶中，并以key为单位分组进行计算，这些函数的具体含义可参考：Spark Transformation。

4、将产生的RDD数据集保存到HDFS上

可以使用SparkContext中的saveAsTextFile哈数将数据集保存到HDFS目录下，默认采用Hadoop提供的TextOutputFormat，每条记录以“(key,value)”的形式打印输出，你也可以采用saveAsSequenceFile函数将数据保存为SequenceFile格式等，举例如下：

　　result.saveAsSequenceFile(args(2))

　　当然，一般我们写Spark程序时，需要包含以下两个头文件：

　　import org.apache.spark._

　　import SparkContext._