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Spark编写独立应用程序实现数据去重_对于两个输入文件 a 和 b,编写 spark 独立应用程序(推荐使用 scala 语言),对两个

对于两个输入文件 a 和 b,编写 spark 独立应用程序(推荐使用 scala 语言),对两个

题目要求

对于两个输入文件A和B,编写Spark独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例,供参考。

输入文件A的样例如下:

20170101 x

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170105 z

20170106 z

输入文件B的样例如下:

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 z

20170105 y

根据输入的文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下:

20170101 x

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170104 z

20170105 y

20170105 z

20170106 z

实验过程

(1)假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/remdup,在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/scala,然后在目录/usr/local/spark/mycode/remdup­c/main/scala下新建一个remdup.scala,复制下面代码;

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.SparkContext._

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.HashPartitioner

 

object RemDup {

    def main(args: Array[String]) {

        val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup")

        val sc = new SparkContext(conf)

        val dataFile = "file:///homearles/data" //A、B文件存放的路径,data文件夹下不能有其余文件

        val data = sc.textFile(dataFile,2)

        val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.trim,"")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().sortByKey().keys

        res.saveAsTextFile("result")

    }

}

 

(2)在目录/usr/local/spark/mycode/remdup目录下新建simple.sbt,复制下面代码:

name := "Simple Project"

version := "1.0"//sbt版本

scalaVersion := "2.11.8"//scala版本

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"

 

(3)在目录/usr/local/spark/mycode/remdup下执行下面命令打包程序

$ sudo /usr/local/sbt/sbt package

(4)最后在目录/usr/local/spark/mycode/remdup下执行下面命令提交程序

$ /usr/local/spark2.0.0/bin/spark-submit --class "RemDup" /usr/local/spark2.0.0/mycode/remdup/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

(5)在目录/usr/local/spark/mycode/remdup/result下即可得到结果文件。

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