Spark3.3编程实践：大数据实验六 - 文件操作与去重

在本次大数据实验中，学生将深入实践Apache Spark，一个广泛应用于大规模数据处理的开源框架。实验的主题是“Spark初级编程实践”，旨在通过具体的步骤让学生掌握Spark的基本操作和编程能力。 首先，实验要求在Windows 10操作系统上使用Oracle VM VirtualBox创建一个虚拟机，安装Hadoop 3.3版本。这是因为Spark需要与Hadoop集成以充分利用其分布式计算资源。学生需要下载并解压与Hadoop 3.3兼容的Spark安装包，并将其配置到指定文件夹中。这包括设置环境变量，如修改`spark-env.sh`文件，确保Spark能够正确启动并访问Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。 在实验的核心部分，学生将在Spark Shell中进行操作，学习如何读取和处理文件数据。他们将分别尝试读取Linux本地文件和HDFS中的文件，并统计行数，以此熟悉Spark的数据读取和处理流程。这不仅锻炼了对基本数据操作的理解，也为后续编写独立应用程序打下了基础。 接下来，学生被鼓励使用Scala语言编写程序，因为Scala是Spark的首选编程语言。他们需要编写一个JAR包，利用sbt工具进行编译，并通过`spark-submit`命令提交到Spark集群中执行。这个过程涉及到了构建、部署和分布式计算的实际应用。 实验的另一个挑战是实现数据去重功能，要求编写一个Spark应用程序，能够合并两个输入文件（如A和B），去除其中的重复元素，生成一个新的输出文件（文件C）。通过这个任务，学生可以学习如何在Spark环境下处理复杂的数据操作，如数据清洗和合并。 这次实验涵盖了Spark的安装与配置、Shell交互操作、使用Scala编程、构建分布式应用程序以及处理实际业务场景（如数据去重）等多个关键知识点。通过实践，学生能够加深对Spark分布式计算模型的理解，并提升自己的编程技能。