Spark-shell统计各类别餐饮点评数，并按降序排列

可以使用Spark-shell中的RDD和SparkSQL来实现该功能。假设数据集中包含每个餐饮点评的类别信息，可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取数据集并创建RDD：

val reviewsRDD = sc.textFile("path/to/reviews")

2. 将每行数据按照制表符分割，并提取出类别信息：

val categoriesRDD = reviewsRDD.map(line => line.split("\t")(2))

3. 统计每个类别的点评数：

val categoryCountsRDD = categoriesRDD.map(category => (category, 1)).reduceByKey(_ + _)

4. 将统计结果按照降序排列：

val sortedCountsRDD = categoryCountsRDD.sortBy(_._2, false)

5. 输出结果：

sortedCountsRDD.foreach(println)

以上代码可以在Spark-shell中直接执行。如果数据集比较大，可以使用SparkSQL来进行优化。

相关问题

spark之spark任务的提交方式【spark-shell、spark-submit】

### 回答1：
Spark任务可以通过两种方式进行提交：spark-shell和spark-submit。

1. spark-shell：是Spark提供的交互式命令行工具，可以在命令行中直接输入Spark代码进行交互式计算。在spark-shell中提交任务，可以直接在命令行中输入Spark代码，Spark会自动将代码转换为任务并提交到集群中执行。

2. spark-submit：是Spark提供的命令行工具，可以将打包好的Spark应用程序提交到集群中执行。在使用spark-submit提交任务时，需要先将Spark应用程序打包成jar包，然后通过命令行指定jar包路径和其他参数，Spark会自动将jar包提交到集群中执行。

### 回答2：
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，可以用于分布式处理数据、机器学习等等领域。在使用Spark时，我们需要先编写Spark任务，然后将任务提交给Spark集群进行执行，这可以通过两种方式来实现：spark-shell和spark-submit。

1. spark-shell：spark-shell是Spark自带的交互式命令行工具，可以让用户在命令行中直接执行Spark操作。如果您想对数据进行简单的操作或者试验Spark一些功能，那么使用spark-shell是最佳选择。在spark-shell中，用户可以直接输入Spark操作，例如读取文件、转换RDD等等，同时还可以在命令中设置各种参数来定制化Spark操作。

2. spark-submit：spark-submit是Spark任务的常用提交方式，它是一个命令行工具，需要用户编写一个Spark任务包含的代码文件和相应的依赖文件，然后将这些文件打包成jar包，使用spark-submit来将jar包提交给Spark集群执行。使用spark-submit有许多优点，例如可以将任务提交给集群让其在后台执行、可以设置任务的各种参数（例如内存设置、CPU核心数等）以优化任务执行效率。同时，在生产环境下，使用spark-submit也可以通过将任务提交到生产环境的Spark集群来实现自动化部署、管理和监控。

总而言之，使用spark-shell和spark-submit的选择取决于您希望达到的目的和需求。对于一些简单的数据处理任务或者试验Spark功能来说，使用spark-shell是比较方便的；而对于一些复杂的数据处理任务或者生产环境下的Spark任务来说，建议使用spark-submit来提交任务。

### 回答3：
Spark作为当前最流行的大数据处理框架之一，它可以通过多种方式来提交Spark任务。其中，最常用的两种方式是通过spark-shell和spark-submit提交Spark任务。

1. spark-shell

Spark-shell是一个交互式命令行工具，用户可以在其中编写Spark代码，并且即时运行。在使用Spark-shell时，用户不需要将代码打包成JAR文件并将其提交给Spark集群进行执行。 直接在命令行运行spark-shell命令即可进入Spark-shell交互式命令行界面。在Spark-shell中，用户可以与Spark进行交互，包括创建RDD、进行数据转换和操作等。

2. spark-submit

Spark-submit是一个命令行工具，它可以将用户编写的Spark代码打包成JAR文件，并且将该JAR文件提交给Spark集群进行执行。用户可以通过spark-submit命令来提交Spark任务。在提交任务时，用户需要指定JAR文件的路径、主类名以及其他执行参数。具体命令格式如下：

./bin/spark-submit --class <main-class> \ 
--master <master-url> \ 
--deploy-mode <deploy-mode> \ 
--conf <key>=<value> \ 
<application-jar> \ 
[application-arguments]

其中，参数解释如下：

- --class：指定主类名。
- --master：指定Spark集群的URL。
- --deploy-mode：指定任务的部署模式，通常有两种，即client模式和cluster模式。
- --conf：指定Spark配置参数。
- <application-jar>：指定需要提交的JAR文件路径。
- [application-arguments]：指定程序运行时的一些参数。

总的来说，虽然spark-shell和spark-submit都可以用于提交Spark任务，但是它们具有不同的优缺点。spark-shell相对于spark-submit来说更加适合小规模的数据处理和代码调试，而对于大规模数据处理任务，则建议使用spark-submit来提交任务，以获得更高的执行效率。

spark启动spark-shell报错

当启动Spark Shell时，可能会遇到各种错误。以下是一些常见的错误和解决方法：

1. 错误：`java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`
解决方法：增加堆内存大小。可以通过设置`spark.driver.memory`和`spark.executor.memory`来增加内存大小。例如，可以使用以下命令启动Spark Shell：

   spark-shell --driver-memory 4g --executor-memory 4g

2. 错误：`java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.hive.HiveContext`
解决方法：这个错误通常是由于缺少Hive相关的依赖库引起的。请确保在启动Spark Shell时包含了正确的Hive依赖。例如，可以使用以下命令启动Spark Shell：

   spark-shell --packages org.apache.spark:spark-hive_2.12:3.1.2

3. 错误：`java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Can only call getServletHandlers on a running MetricsSystem`
解决方法：这个错误通常是由于Spark配置文件中的一些错误引起的。请检查`spark-defaults.conf`文件中的配置项是否正确，并确保Spark的配置文件没有任何语法错误。

4. 错误：`java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream`
解决方法：这个错误通常是由于缺少Hadoop相关的依赖库引起的。请确保在启动Spark Shell时包含了正确的Hadoop依赖。例如，可以使用以下命令启动Spark Shell：

   spark-shell --packages org.apache.hadoop:hadoop-client:3.2.0