解释以下代码import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ks { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt") val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCountRDD.foreach(println) sc.stop() } }

时间: 2024-03-26 16:42:05 浏览: 110
这段代码使用 Apache Spark 框架执行单词计数任务。下面是代码的解释: 1. 导入所需的 Spark 库。 ``` import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} ``` 2. 创建一个名为 "ks" 的对象。 ``` object ks { ``` 3. 定义一个名为 "main" 的方法,它接受一个字符串数组作为参数并返回一个 Unit 类型。 ``` def main(args: Array[String]): Unit = { ``` 4. 创建一个 SparkConf 对象并设置应用程序的名称和主机。 ``` val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") ``` 5. 创建一个 SparkContext 对象。 ``` val sc = new SparkContext(conf) ``` 6. 使用 SparkContext 从文件中读取输入文本,并创建一个名为 "inputRDD" 的 RDD。 ``` val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt") ``` 7. 使用 flatMap() 方法将每行文本拆分成单词,并创建一个名为 "wordsRDD" 的 RDD。 ``` val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) ``` 8. 使用 map() 和 reduceByKey() 方法计算每个单词出现的次数,并创建一个名为 "wordCountRDD" 的 RDD。 ``` val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) ``` 9. 使用 foreach() 方法打印每个单词和它的计数。 ``` wordCountRDD.foreach(println) ``` 10. 关闭 SparkContext 对象。 ``` sc.stop() ``` 整个代码的作用是读取指定路径下的文本文件,统计每个单词出现的次数并输出。
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改进代码:import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的(K,V)中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]") //2.创建SparkContext对象 val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) //3.设置日志级别 sc.setLogLevel("WARN") //4.创建StreamingContext,两个参数:1.SparkContext对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) //5.配置检查点目录,使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //6.连接socket服务,需要socket的地址,端口号,存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //7.按空格切分每一行,并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //8.调用UpdateStateByKey操作,统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //9.打印输出结果 result.print() //10.开启流式计算 ssc.start() //11.用于保持程序一直运行,除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } }

代码如下: import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

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