Spark3000门徒第9课IDEA中开发Spark实战总结

今晚听了王家林老师的第9课IDEA中开发Spark实战，课后作业是：在Idea中编写广告点击排名的程序并提交集群测试，

IDEA
社区版本就够用，Ultimate没必要还要钱

程序如下：

object WordCountCluster {
  def main(args: Array[String]){
    /**
     * 第一步：创建spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息
     * 
     */
    val conf = new SparkConf()  //创建SparkConf对象
    conf.setAppName("First App")    //设置应用程序名称
    
    val sc = new SparkContext(conf)  //通过传入SparkConf实例来定制Spark运行具体参数和配置信息来创建SparkContext对象
    
    /**
     * 通过具体数据来源来创建RDD
     * RDD创建三种方式：根据外部数据来源(hdfs)，根据Scala集合(Range)，由其他RDD操作产生
     */
    val lines = sc.textFile(args(0),1)   //读取一个hdfs文件
    
    /**
     * 第四部，对初始RDD进行Transformatation，例如map,filter等高阶函数编程，来进行具体计算
     * 4.1每一行字符拆分成单个的单词
     */
    
    val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")}
    
    /**
     * 4.2 在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，word => Tuple(word,1)
     */
    val pairs = words.map{ word => (word,1)}
    
    //4.3 统计每个单词在文件出现的总次数，对相同的key进行value的累加(包括local和reducer级别同时reduce)
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_).map(pair => (pair._2, pair._1)).sortByKey(false,1).map(pair => (pair._2, pair._1))
    
    wordCounts.collect.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + ":" + wordNumberPair._2))
    
    sc.stop()
    
  }

打包成jar文件放服务器上执行：

/usr/lib/spark/bin/spark-submit --master yarn-client --class com.dt.spark.WordCountCluster --executor-memory 2G --executor-cores 4 ~/spark/wc.jar ./mydir/tmp.txt

可以看到结果跟用scala IDE打包的jar一致。

后续课程可以参照新浪微博王家林_DT大数据梦工厂：http://weibo.com/ilovepains

王家林中国Spark第一人,微信公共号DT_Spark

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