Spark 实训1，RDD案例：词频统计_spark实训一

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1.准备工作

1.1启动spark集群

2.1编辑并上传word.txt文件

2.创建项目

2.1创建项目

2.2修改文件夹名

2.3配置依赖配置文件pom.xml

2.4在资源文件夹里创建日指数型文件 - log4j.properties

3.创建词频统计单例对象

3.1在net.luog.rdd包里创建WordCount单例对象

3.2本地运行程序，查看结果

4.将词频统计应用打包上传到虚拟机

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1.准备工作

1.1启动spark集群

2.1编辑并上传word.txt文件

2.创建项目

2.1创建项目

2.2修改文件夹名

2.3配置依赖配置文件pom.xml

<?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:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.luog.rdd</groupId>
    <artifactId>SparkRDDWordCount</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.12.15</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>2.4.4</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>scala-test-compile</id>
                        <phase>process-test-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>
 

2.4在资源文件夹里创建日指数型文件 - log4j.properties

 log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spark.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

3.创建词频统计单例对象

3.1在net.luog.rdd包里创建WordCount单例对象

package net.luog.rdd

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 功能：利用RDD实现词频统计

 */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 设置系统属性HADOOP_USER_NAME为root用户，否则对HDFS没有写权限
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("SparkRDDWordCount") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置（目前本地调试）
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf);
    // 判断命令行参数个数
    var inputPath = "";
    var outputPath = "";
    if (args.length == 0) {
      inputPath = "hdfs://master:9000/input/words.txt";
      outputPath = "hdfs://master:9000/wc_result";
    } else if (args.length == 1) {
      inputPath = args(0); // 用户指定
      outputPath = "hdfs://master:9000/wc_result";
    } else if (args.length == 2) {
      inputPath = args(0); // 用户指定
      outputPath = args(1); // 用户指定
    } else {
      println("温馨提示：参数不能多于两个~")
      inputPath = args(0); // 用户指定
      outputPath = args(1); // 用户指定
    }
    // 进行词频统计
    val wc = sc.textFile(inputPath) // 读取文件，得到RDD
        .flatMap(_.split(" ")) // 扁平化映射，得到单词数组
        .map((_, 1)) // 针对每个单词得到二元组(word, 1)
        .reduceByKey(_ + _) // 按键进行聚合（key相同，value就累加）
        .sortBy(_._2, false) // 按照单词个数降序排列
    // 输出词频统计统计
    wc.collect.foreach(println)
    // 词频统计结果保存到指定位置
    wc.saveAsTextFile(outputPath);
    // 停止Spark容器，结束任务
    sc.stop()
  }
}
 

3.2本地运行程序，查看结果

然后查看HDFS上的结果文件

4.将词频统计应用打包上传到虚拟机

打包

在master虚拟机上新建目录/app，并上传

 

 删除HDFS上存放结果文件的目录/wc_result（否则会报错）

 spark-submit --master spark://master:7077 --class net.luog.rdd.WordCount SparkRDDWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://master:9000/input/word.txt hdfs://master:9000/word_result