这篇文章主要讲解了“SparkShell和IDEA中如何编写Spark程序”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“SparkShell和IDEA中如何编写Spark程序”吧！
spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用Scala编写Spark程序。spark-shell程序一般用作Spark程序测试练习来用。spark-shell属于Spark的特殊应用程序，我们可以在这个特殊的应用程序中提交应用程序
spark-shell启动有两种模式，local模式和cluster模式，分别为
local模式:
spark-shell
local模式仅在本机启动一个SparkSubmit进程，没有与集群建立联系,虽然进程中有SparkSubmit但是不会被提交到集群红
Cluster模式(集群模式):
spark-shell \
--master spark://hadoop01:7077 \
--executor-memory 512m \
--total-executor-cores 1
后两个命令不是必须的 --master这条命令是必须的(除非在jar包中已经指可以不指定,不然就必须指定)
退出shell
千万不要ctrl+c spark-shell 正确退出 :quit 千万不要ctrl+c退出 这样是错误的 若使用了ctrl+c退出 使用命令查看监听端口 netstat - apn | grep 4040 在使用kill -9 端口号 杀死即可
3.25.11 spark2.2shell和spark1.6shell对比
ps:启动spark-shell若是集群模式,在webUI会有一个一直执行的任务
通过IDEA创建Spark工程
ps:工程创建之前步骤省略,在scala中已经讲解,直接默认是创建好工程的
对工程中的pom.xml文件配置
<!-- 声明公有的属性 -->
<properties>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
<spark.version>2.2.0</spark.version>
<hadoop.version>2.7.1</hadoop.version>
<scala.compat.version>2.11</scala.compat.version>
</properties>
<!-- 声明并引入公有的依赖 -->
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
Spark实现WordCount程序
Scala版本
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SparkWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("dri/wordcount").setMaster("local[*]")
//创建sparkContext对象
val sc = new SparkContext(conf)
//通过sparkcontext对象就可以处理数据
//读取文件 参数是一个String类型的字符串 传入的是路径
val lines: RDD[String] = sc.textFile(“dir/wordcount”)
//切分数据
val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
//将每一个单词生成元组 (单词,1)
val tuples: RDD[(String, Int)] = words.map((_,1))
//spark中提供一个算子 reduceByKey 相同key 为一组进行求和 计算value
val sumed: RDD[(String, Int)] = tuples.reduceByKey(_+_)
//对当前这个结果进行排序 sortBy 和scala中sotrBy是不一样的 多了一个参数
//默认是升序 false就是降序
val sorted: RDD[(String, Int)] = sumed.sortBy(_._2,false)
//将数据提交到集群存储 无法返回值
sorted.foreach(println)
//回收资源停止sc,结束任务
sc.stop()
}
}
Java版本
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class JavaWordCount {
public static void main(String[] args) {
//1.先创建conf对象进行配置主要是设置名称,为了设置运行模式
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount").setMaster("local");
//2.创建context对象
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> lines = jsc.textFile("dir/file");
//进行切分数据 flatMapFunction是具体实现类
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
List<String> splited = Arrays.asList(s.split(" "));
return splited.iterator();
}
});
//将数据生成元组
//第一个泛型是输入的数据类型 后两个参数是输出参数元组的数据
JavaPairRDD<String, Integer> tuples = words.mapToPair(new PairFunction<String, String,
Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
}
});
//聚合
JavaPairRDD<String, Integer> sumed = tuples.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer,
Integer>() {
@Override
//第一个Integer是相同key对应的value
//第二个Integer是相同key 对应的value
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
//因为Java api没有提供sortBy算子,此时需要将元组中的数据进行位置调换,然后在排序,排完序在换回
//第一次交换是为了排序
JavaPairRDD<Integer, String> swaped = sumed.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,
Integer>, Integer, String>() {
@Override
public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> tup) throws Exception {
return tup.swap();
}
});
//排序
JavaPairRDD<Integer, String> sorted = swaped.sortByKey(false);
//第二次交换是为了最终结果 <单词,数量>
JavaPairRDD<String, Integer> res = sorted.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer,
String>, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> tuple2) throws Exception
{
return tuple2.swap();
}
});
System.out.println(res.collect());
res.saveAsTextFile("out1");
jsc.stop();
}
}
感谢各位的阅读，以上就是“SparkShell和IDEA中如何编写Spark程序”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对SparkShell和IDEA中如何编写Spark程序这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
