spark企业案例 代码

由于每个企业的具体实现细节和代码都有所不同，因此我无法提供所有企业案例的代码。但是，我可以为您提供几个基本的Spark示例代码，以帮助您开始使用Spark：

1. 读取文本文件并计算单词数量：

val textFile = spark.read.textFile("path/to/text/file")
val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
wordCounts.show()

2. 读取CSV文件并计算平均值：

val csvFile = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/csv/file")
val average = csvFile.select(avg("column_name"))
average.show()

3. 使用Spark Streaming读取Kafka消息并计算单词数量：

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
val kafkaParams = Map[String, Object](
  "bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "group.id" -> "group_id",
  "auto.offset.reset" -> "latest",
  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)
val topics = Array("topic_name")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
val words = stream.flatMap(record => record.value().split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

这些示例代码可以帮助您了解如何使用Spark进行基本操作。对于更复杂的企业案例，您需要根据具体情况编写代码。