spark file:///

时间: 2023-10-27 10:08:29 浏览: 97

spark下实现wordcount

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### Spark 下实现 WordCount #### 一、简介在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，它能够高效地处理大规模数据集。WordCount 是一个经典的示例程序，用于统计文本文件中每个单词出现的次数。本篇将详细介绍如何在 Spark 环境下实现 WordCount，并对相关配置文件进行解析。 #### 二、Spark WordCount 实现步骤 ##### 1. 配置 HDFS 权限为了确保文件系统操作顺利进行，首先需要调整 HDFS 的权限设置。通过修改 `hdfs-site.xml` 文件来禁用 HDFS 的默认权限检查： ```xml <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> ``` 这行配置表示 HDFS 不执行文件系统的权限检查，从而简化了文件读写过程中的权限验证步骤。 ##### 2. 配置 Spark Master 接下来配置 `spark-defaults.conf` 文件，指定 Spark 集群的 Master 地址： ```conf spark.master spark://Master:7077 ``` 这里指定了 Spark 的主节点地址为 `Master:7077`。此配置对于集群模式运行 Spark 应用至关重要。 ##### 3. 准备输入文件在 HDFS 上创建输入文件目录，并将文本文件上传至 HDFS： ```bash hdfs dfs -mkdir /a hdfs dfs -put '/home/hadoop/one.txt' /a ``` 其中 `/a` 是 HDFS 上的目标目录，`/home/hadoop/one.txt` 是本地文件路径。通过 `-mkdir` 和 `-put` 命令完成了文件的上传工作。 ##### 4. 使用 Spark 运行 WordCount 启动 Spark Shell 并加载数据，然后进行 WordCount 处理： ```scala scala> val textFile = sc.textFile("/a/one.txt") scala> val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) scala> wordCount.collect() ``` - **`sc.textFile`**：从指定的 HDFS 路径读取文本文件。 - **`flatMap`**：将每行字符串分割成单词列表。 - **`map`**：将每个单词转换为键值对 `(word, 1)`。 - **`reduceByKey`**：按键合并相同单词的计数值。 - **`collect`**：收集计算结果并打印。最终输出结果为： ```scala Array[(String, Int)] = Array(("",1),("come",2),("world",2),("spark",2),("hadoop",1),("success",1),("hellow",2)) ``` #### 三、深入理解 Spark WordCount ##### 1. RDD 概念 - **RDD（Resilient Distributed Dataset）**：弹性分布式数据集，是 Spark 的核心抽象。 - **Transformation**：如 `map`, `filter`, `flatMap`, `reduceByKey` 等操作，它们不会立即执行，而是构建 RDD 的执行计划。 - **Action**：如 `collect`、`count` 等，触发执行计划。 ##### 2. 分布式计算原理 - **数据切分**：原始数据被切分为多个分区。 - **并行处理**：各分区上的数据被独立处理。 - **结果整合**：处理后的结果通过 shuffle 或 reduce 操作整合。 ##### 3. 性能优化 - **减少 Shuffle**：尽可能避免跨节点的数据交换。 - **缓存中间结果**：使用 `persist` 或 `cache` 保留中间结果。 - **合理设置并行度**：根据集群资源调整任务的并行程度。 #### 四、总结通过上述步骤，我们成功地在 Spark 环境下实现了 WordCount。这个过程不仅涉及到了 HDFS 的基本操作，还涵盖了 Spark 的核心概念与技术细节。WordCount 作为入门级的大数据处理案例，帮助开发者快速掌握 Spark 的基本使用方法，并为进一步探索复杂的数据处理场景打下了基础。

Spark中的file:///是用于指定本地文件系统路径的前缀。在使用Spark时，我们可以使用file:///来读取本地文件系统中的文件，而不是使用HDFS。例如，在上面提供的代码示例中，data = sc.textFile("file:///home/michelle/recsys_code/README.md")将读取本地文件系统中的README.md文件。需要注意的是，如果要在集群中使用Spark，我们应该使用HDFS来存储和读取数据，而不是使用本地文件系统。

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textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/README.md MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24

Spark Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://hadoop102:8020/output, expected: file:///

File "/usr/local/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/s.py", line 37 tfidf.coalesce(sTextFile'hdfs://spark01:9000/project/processed_data_combined') ^ SyntaxError: invalid syntax

Failed to get main class in JAR with error 'File file:/opt/bigdata/spark-3.0.1/bin/deploy-mode does not exist

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Failed to get main class in JAR with error 'File file:/opt/module/spark-local/org.apache.spark.examples.SparkPi does not exist'. Please specify one with --class

val lines = sc.textFile("file:///opt/module/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7/a.txt") 为什么没有发现sc

/usr/local/spark/bin/spark-class: line 71: /usr/lib/jvm/jdk-20.0.2/bin/java: No such file or directory

java.io.FileNotFoundException: File file:/root/.sparkStaging/application_1686120756400_0007/__spark_libs__8774151683930859642.zip does not exist

/usr/local/spark/conf/spark-env.sh: line 3: /usr/local/hadoop/bin/hadoopclasspath: No such file or directory

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: path file:/dbcovid/result/new_cases/China already exists.

启动spark-shell时报错/usr/local/spark//bin/spark-class: line 71: /root/jdk1.8.0_181/bin/java: No such file or directory

>>>lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt") >>>res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[0]) //获取每行数据的第1列 >>>distinct_res = res.distinct() //去重操作 >>>distinct_res.count()//取元素总个数

Spark入门：创建SparkContext与WordCount实战

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