展示一段spark代码

以下是一个简单的Spark代码示例，用于计算文本文件中单词的出现频率：

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.textFile(args(0))
    val words = input.flatMap(line => line.split(" "))
    val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

    counts.saveAsTextFile(args(1))
  }
}

这个代码使用Spark的RDD（弹性分布式数据集）来处理数据。首先从文件中读取输入数据，然后将每行拆分成单词，并使用`flatMap`函数将单词扁平化为一个RDD。接下来，使用`map`函数将每个单词映射到一个键值对`(word, 1)`，然后使用`reduceByKey`函数将具有相同键的值相加，从而计算每个单词的出现次数。最后，将结果保存到输出文件中。