sparkshell编程

Spark Shell是一个交互式的Spark编程环境，它提供了一个简单方便的方式来编写和执行Spark应用程序。下面是使用Spark Shell进行编程的示例：

1. 启动Spark Shell

./bin/spark-shell

2. 读取本地文件并统计行数

val textFile = sc.textFile("/home/hadoop/test.txt")
val lineCount = textFile.count()
println("Number of lines: " + lineCount)

3. 对数据进行转换和操作

val words = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
val wordCount = words.countByValue()
wordCount.foreach(println)

4. 运行Spark应用程序

./bin/spark-submit --class "JoinUp" /usr/local/spark/mycode/t2/target/scala-2.11/task2-project_2.11-1.0.jar

相关问题

spark shell编程已知文件每行内容为子辈姓名和父辈姓名，通过处理得到子辈和祖父辈关系

可以通过Spark Shell的RDD API来实现这个任务。假设文件名为`input.txt`，每行内容格式为`子辈姓名\t父辈姓名`，则可以按以下步骤进行处理：

1. 读取文件，生成RDD

val input = sc.textFile("input.txt")

2. 对每一行进行拆分，生成`(子辈姓名, 父辈姓名)`的元组

val pairs = input.map(line => {
  val fields = line.split("\t")
  (fields(0), fields(1))
})

3. 将父辈作为键，将子辈作为值，生成`(父辈姓名, 子辈姓名)`的元组

val parentChildPairs = pairs.map(pair => (pair._2, pair._1))

4. 使用`reduceByKey`将同一父辈的子辈合并成一个列表

val children = parentChildPairs.reduceByKey((a, b) => a + "\t" + b)

5. 使用`join`操作将每个子辈与其父辈的父辈进行匹配，生成`(子辈姓名, 祖父辈姓名)`的元组

val grandparentPairs = children.join(pairs).map(pair => (pair._2._1.split("\t")(0), pair._2._2))

最终得到的`grandparentPairs` RDD中，每个元素都代表了一个子辈和其祖父辈的关系。可以将其保存到文件中或进行其他的处理。

sparkshell编程 已知数据为每行依次为子辈名字、父辈名字，根据所给数据输出一个每行依次为祖辈名字孙辈名字的内容

在SparkShell中，可以使用以下代码实现该功能：

// 加载数据
val data = sc.textFile("path/to/data")

// 将每行数据按照父辈和子辈分别提取出来
val pairs = data.map(line => {
  val Array(child, parent) = line.split(" ")
  (parent, child)
})

// 将数据按照父辈进行分组，得到每个父辈对应的子辈列表
val grouped = pairs.groupByKey()

// 对于每个父辈，将其与其所有孙辈组合起来，得到祖辈和孙辈的组合
val result = grouped.flatMapValues(children => {
  for (grandChild <- children; grandParent <- grouped.getOrElse(grandChild, Seq())) yield (grandParent, grandChild)
})

// 输出结果
result.foreach(println)

其中，`data`是包含子辈和父辈名字的数据集，每行格式为`子辈名字 父辈名字`。首先，我们将每行数据按照父辈和子辈分别提取出来，得到一个`(父辈名字, 子辈名字)`的键值对。然后，按照父辈进行分组，得到每个父辈对应的子辈列表。接下来，对于每个父辈，我们将其与其所有孙辈组合起来，得到祖辈和孙辈的组合。最后，将结果输出即可。