Spark 2.4.0 编程指南–快速入门

更多资源

• github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0

视频

• Spark 2.4.0 编程指南–快速入门(bilibili视频) : https://www.bilibili.com/video/av38193405/?p=2

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文档

• (官网文档): http://spark.apache.org/docs/2.4.0/quick-start.html
• (英译中)(官网文档)Spark 2.4.0 编程指南(快速入门)(pdf): https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0/blob/master/md/module/pdf/编程指南快速入门 - Spark 2.4.0文档.pdf

前置条件

• 已安装好java(选用的是java 1.8.0_191)
• 已安装好scala(选用的是scala 2.11.121)
• 已安装好hadoop(选用的是Hadoop 3.1.1)
• 已安装好spark(选用的是spark 2.4.0)

技能标签

• Spark 2.4.0 Spark session available as ‘spark’
• 在Spark 2.0之后，RDD被数据集(Dataset)取代
• Spark session 读取HDFS文件做为数据集
• 数据集函数，count(),first(),filter(),reduce()
• 统计所有行单词总个数
• 计算行中最多单词的个数
• 计算最多单词个数的行
• 按单词分组统计个数(WordCount)
• 官网: http://spark.apache.org/docs/2.4.0/quick-start.html

示例

• Spark session 读取HDFS文件做为数据集

val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.txt")
           

• 数据集调用count()函数

dataSet.count()

           

• 数据集调用first()函数

//其实调用的是head()函数
 dataSet.first()
           

• 数据集调用show()函数

dataSet.show()  //默认取前20行数据，并进行20个字符的截断
 dataSet.show(10,false)   //取前20行数据，并且不进行截断
           

• 数据集调用filter()函数

dataSet.filter(line => line.contains("spark"))
           

• 统计所有行单词总个数

import spark.implicits._
val lineWordLength = dataSet.map( line => line.split(" ").size)
val result = lineWordLength.reduce((a,b) => a + b)

           

• 计算行中最多有多少个单词

import spark.implicits._
val lineWordLength = dataSet.map( line => line.split(" ").size)
val result = lineWordLength.reduce((a,b) => Math.max(a,b))

           

• 计算最多单词个数的行

import spark.implicits._
val result = dataSet.reduce((a,b) => {
  if(a.split(" ").size > b.split(" ").size) a  else b
})

           

• 按单词分组统计单词个数(WorldCount)

import spark.implicits._

    val distFile = spark.read.textFile("hdfs://standalone.com:9000/home/liuwen/data/word.txt")

    //方式一
    //val dataset = distFile.flatMap( line => line.split(" ")).groupByKey(x => x ).count()


    //方式二
    val dataset = distFile.flatMap( line => line.split(" ")).map(x => (x,1)).groupByKey(x => x).reduceGroups((a,b) => (a._1,a._2+b._2))

    //方式三
    //val dataset = distFile.flatMap( line => line.split(" ")).groupByKey(identity ).count()


           

end