java1.8对应spark什么版本

Java 1.8对应的Apache Spark版本有以下几个：

- Apache Spark 2.2.0及以后的版本支持Java 1.8。
- Apache Spark 2.0.0到2.1.x版本也可以在Java 1.8下运行，但建议使用Spark 2.2.0及以后的版本以获得更好的稳定性和性能。
- Apache Spark 1.x版本不支持Java 1.8，最高只支持Java 1.7版本。

相关问题

spark streaming demo （java 1.8）

您好，以下是Spark Streaming的Java 1.8演示示例：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;

public class SparkStreamingDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建SparkConf对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingDemo").setMaster("local[*]");

        // 创建JavaStreamingContext对象
        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));

        // 创建DStream
        JavaDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 对DStream进行操作
        JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator())
                .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
                .reduceByKey((a, b) -> a + b);

        // 输出结果
        wordCounts.print();

        // 启动StreamingContext
        jssc.start();

        // 等待程序终止
        jssc.awaitTermination();
    }
}

这个示例程序从本地的9999端口接收数据流，将每行数据按空格分割成单词，然后统计每个单词出现的次数，并输出结果。您可以根据自己的需求修改程序中的参数和逻辑。

使用java1.8和spark获取hbase表中三个字段的全量数据后以"\t"连接后保存到hdfss上

好的，我可以为您提供一些相关的Java代码实现，具体如下：

// 导入相关的依赖包
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class HBaseToHDFSSave {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // HBase 配置
        Configuration hbaseConf = HBaseConfiguration.create();
        hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        Connection hbaseConn = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf);

        // Spark 配置
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseToHDFSSave").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);

        // 从 HBase 表中读取数据
        String tableName = "table_name";
        Table table = hbaseConn.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        Get get = new Get(Bytes.toBytes("row_key"));
        Result result = table.get(get);

        // 将结果保存到 List 中
        List<String> resultList = new ArrayList<>();
        for (Cell cell : result.listCells()) {
            String rowKey = Bytes.toString(cell.getRowArray(), cell.getRowOffset(), cell.getRowLength());
            String columnFamily = Bytes.toString(cell.getFamilyArray(), cell.getFamilyOffset(), cell.getFamilyLength());
            String qualifier = Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength());
            String value = Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength());
            String rowValue = String.join("\t", rowKey, columnFamily, qualifier, value);
            resultList.add(rowValue);
        }

        // 将 List 转换为 RDD 并保存到 HDFS
        JavaRDD<String> resultRDD = sparkContext.parallelize(resultList);
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(URI.create("hdfs://localhost:9000/"), new Configuration());
        Path outputPath = new Path("/output/path");
        if (fileSystem.exists(outputPath)) {
            fileSystem.delete(outputPath, true);
        }
        resultRDD.saveAsTextFile(outputPath.toString());

        // 关闭资源
        table.close();
        hbaseConn.close();
        sparkContext.close();
    }
}

这是一个简单的 Java 程序，可以通过 Spark 从 HBase 表中读取数据，并将结果保存到 HDFS 上。您需要将相关的配置参数和表名、行键、列族、列限定符等信息替换为实际的值，同时需要指定 HDFS 的输出路径。