Spark实战:WordCount程序详细步骤
5星 · 超过95%的资源 需积分: 50 37 浏览量
更新于2024-09-09
1
收藏 620B TXT 举报
"在Spark集群环境下实现WordCount的步骤与配置"
Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架,其强大的并行计算能力使得处理大规模数据变得简单。本资源中,我们将探讨如何在Spark环境下执行一个基础的WordCount程序,并了解相关的配置设置。
首先,我们看到配置文件`hdfs-site.xml`中的`dfs.permissions`设置为`false`。这意味着HDFS(Hadoop分布式文件系统)的权限检查被关闭。在生产环境中,开启权限检查是必要的,以确保数据安全,但在测试或开发阶段,关闭它可以使操作更便捷。
接下来,`spark-defaults.conf`文件中定义了`spark.master`参数,其值为`spark://Master:7077`,这表明Spark应用将在指定的Master节点上运行,端口7077是Spark集群的默认通信端口。
在Hadoop命令行部分,我们看到了以下操作:
1. 创建HDFS目录:`hdfs dfs-mkdir /a`,这是在HDFS上创建一个新的目录。
2. 将文件上传到HDFS:`hdfs dfs-put '/home/hadoop/one.txt' /a`,将本地文件`one.txt`上传至HDFS的`/a`目录下。
然后,我们进入了Spark Shell,这是Spark提供的交互式环境,用于测试和运行Spark代码。在Shell中,我们编写了以下Scala代码来执行WordCount:
```scala
val textFile = sc.textFile("/a/one.txt") // 加载HDFS上的文件
val wordCount = textFile.flatMap(x => x.split("")).map(x => (x, 1)) // 分割文本,每个词与1组成键值对
.reduceByKey((a, b) => (a + b)) // 对相同的键进行求和
wordCount.collect() // 输出结果
```
这段代码首先读取`/a/one.txt`文件,然后通过`flatMap`将每一行拆分成单词,每个单词与1配对。`map`函数将每对(单词,1)转换成键值对,其中键是单词,值是1。接着,`reduceByKey`操作对相同键的值进行累加,实现了单词计数。最后,`collect`方法将结果收集到本地内存并显示。
运行这段代码后,输出展示了每个单词及其出现的次数,例如"come"出现了2次,"world"和"spark"也出现了2次,"hadoop"、"success"和"hellow"各出现了1次。
总结来说,这个资源提供了在Spark集群上执行WordCount的基本流程,包括HDFS的配置、文件上传、Spark应用启动以及Spark Shell中的编程实践。这为初学者提供了很好的学习样本,也适用于对Spark操作有经验的开发者进行快速测试和验证。
2017-05-18 上传
2021-01-07 上传
2021-12-15 上传
2023-09-19 上传
2017-05-24 上传
102 浏览量
2021-01-07 上传
Traxex_Data
- 粉丝: 1
- 资源: 1
最新资源
- 火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例
- Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能
- 实时三维重建:InfiniTAM的ros驱动应用
- Spring与Mybatis整合的配置与实践
- Vozy前端技术测试深入体验与模板参考
- React应用实现语音转文字功能介绍
- PHPMailer-6.6.4: PHP邮件收发类库的详细介绍
- Felineboard:为猫主人设计的交互式仪表板
- PGRFileManager:功能强大的开源Ajax文件管理器
- Pytest-Html定制测试报告与源代码封装教程
- Angular开发与部署指南:从创建到测试
- BASIC-BINARY-IPC系统:进程间通信的非阻塞接口
- LTK3D: Common Lisp中的基础3D图形实现
- Timer-Counter-Lister:官方源代码及更新发布
- Galaxia REST API:面向地球问题的解决方案
- Node.js模块:随机动物实例教程与源码解析