利用spark-shell来编程

spark-shell  –master  spark://hadoop01:7077
已经初始化好了SparkContext  sc
回顾wordcount的思路：
读数据，切分并压平，组装，分组聚合， 排序

当启动spark-shell启动以后 , 监控页面会监控到spark-shell

当我们使用spark-shell以集群模式读取本地的数据的时候，报错：文件不存在

这是因为 spark-shell 是以集群的方式启动的 , 但是读取本地文件夹的时候 , 只有一台机器上有该文件 , 所以另外的机器的 worker 就读取不到文件 , 就会报这个错 . 如果以local模式运行 , 没有问题 , 把文件发送到所有的 worker 节点中去

所以我们读取分布式文件系统的文件

spark中的RDD上的方法都称之为算子。

分为两类：

转换    transformation   lazy执行。 当遇到action算子的时候，才开始真正的运行。转换类的算子，都会生成新的rdd。

行动类的算子 action

简洁写法 : 

collect  saveAsTextFile  是action算子

map flatMap reduceByKey  sortBy  都是转换算子 

转换算子，是lazy执行的。

IDEA编写

scala版本的

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

object ScalaWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if (args.length != 2) {
      println("Usage :cn.huge.spark33.day01.ScalaWordCount <input> <output>")
      sys.exit(1)
    }
    // 参数接收
    val Array(input, output) = args
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    // 创建SparkContext
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    // 理论可以一行搞定，实际不推荐
    //    sc.textFile("").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("")
    // 读取数据
    val file: RDD[String] = sc.textFile(input)
    // 切分并压平
    val words: RDD[String] = file.flatMap(_.split(" "))
    // 组装
    val wordAndOne: RDD[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    // 分组聚合
    val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    // 排序 降序
    // 第一种 -   第二种 ： 第二个参数
    val finalRes: RDD[(String, Int)] = result.sortBy(_._2, false)
    // 直接存储到hdfs中
    finalRes.saveAsTextFile(output)
    // 释放资源
    sc.stop()
  }
}

java版本

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

public class JavaWordCount {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        // java的程序 一定是使用JavaAPI 去实现
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 读数据
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile(args[0]);

        // 切分并压平 输入和输出参数
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                // 调用Arrays 生成指定类型
                return Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
            }
        });
        // 组装  第一个：输入参数  输出参数（String，Int）
        JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOne = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                // 组装元组
//                return Tuple2.apply(s,1);
                return new Tuple2<>(s, 1);
            }
        });

        // 分组聚合  两个输入参数  一返回值类型
        JavaPairRDD<String, Integer> result = wordAndOne.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        // 排序 先把k -v 互换  然后调用 sortByKey   然后再调换回来

        JavaPairRDD<Integer, String> beforeSwap = result.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> tp) throws Exception {
                // 元素交换
                return tp.swap();
            }
        });

        // 默认是升序  传false的参数
        JavaPairRDD<Integer, String> sortedTp = beforeSwap.sortByKey(false);

        JavaPairRDD<String, Integer> finalRes = sortedTp.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> integerStringTuple2) throws Exception {
                return integerStringTuple2.swap();
            }
        });

        // 存储 写到hdfs中
        finalRes.saveAsTextFile(args[1]);

        sc.stop();
    }
}

java lambda 版本

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

public class JavaLambdaWordCount {

    public static void main(String[] args) {

        SparkConf conf = new SparkConf();
        // java的程序 一定是使用JavaAPI 去实现

        conf.setMaster("local[*]");
        conf.setAppName(JavaLambdaWordCount.class.getSimpleName());

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 读数据
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile(args[0]);

        // t =>  t ->
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(t -> Arrays.asList(t.split(" ")).iterator());

        JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOne = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1));

        JavaPairRDD<String, Integer> result = wordAndOne.reduceByKey((a, b) -> a + b);

        JavaPairRDD<Integer, String> beforeSwap = result.mapToPair(tp -> tp.swap());

        JavaPairRDD<Integer, String> sorted = beforeSwap.sortByKey(false);

        JavaPairRDD<String, Integer> finalRes = sorted.mapToPair(tp -> tp.swap());

        finalRes.saveAsTextFile(args[1]);

        sc.stop();
    }
}