5、编写Spark的Java版WordCount程序

需要导入的jar包在SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10下

spark-assembly-1.4.0-hadoop2.4.0.jar如下图所示：

该jar包中包含了spark的所有依赖包，大小为132.3M

在eclipse中部分展开图如下：

6、jar包导入完成后，便可编写Java程序：

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.List;

import java.util.regex.Pattern;

public final class JavaWordCount {

  private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");

  public static void main(String[] args) throws Exception {

    if (args.length < 1) {

      System.err.println("Usage: JavaWordCount <file>");

      System.exit(1);

    }

    //创建SparkConf，包含application的相关信息

    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount");

    //创建一个JavaSparkContext对象

    JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);

    //textFile()方法可将本地文件或HDFS文件转换成RDD，读取本地文件需要各节点上都存在，或者通过网络共享该文件

    //读取一行

    JavaRDD<String> lines = ctx.textFile(args[0], 1);

    //flatMap与map的区别是，对每个输入，flatMap会生成一个或多个的输出，而map只是生成单一的输出

    //用空格分割各个单词,输入一行,输出多个对象,所以用flatMap

    JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

      @Override

      public Iterable<String> call(String s) {

        return Arrays.asList(SPACE.split(s));

      }

    });

    //对每个单词生成key-value对,PairFunction<T,K,V>

    //表示输入类型为T,生成的key-value对中的key类型为k,value类型为v,对本例,T=String, K=String, V=Integer(计数)

    //重写scala的Tupple2方法

    JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

      @Override

      //scala.Tuple2<K,V> call(T t)

      //Tuple2为scala中的一个对象,call方法的输入参数为T,即输入一个单词s,新的Tuple2对象的key为这个单词,计数为1

      public Tuple2<String, Integer> call(String s) {

        return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);

      }

    });

    //调用reduceByKey方法,按key值进行reduce

    //调用Function2对象,Function2<T1,T2,R>

    //输入两个参数,T1,T2,返回R

    //若ones有<"one", 1>, <"one", 1>,会根据"one"将相同的pair单词个数进行统计,输入为Integer,输出也为Integer

    //输出<"one", 2>

    JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

      @Override

      public Integer call(Integer i1, Integer i2) {

        return i1 + i2;

      }

    });

    //将结果保存到HDFS中

    counts.saveAsTextFile(args[1]);

    //collect返回一个包含RDD内所有元素的Array

    List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();

    for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {

      System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());

    }

    ctx.stop();

  }

}

7、将该java程序导出为jar文件，保存在/home/testjars文件夹下

8、启动spark，在SPARK_HOME/sbin文件夹下

    ./start-all.sh

   浏览器输入：localhost:8080

记住红色方框中的内容。

9、使用spark-submit命令上传任务

spark-submit命令更多参数可使用spark-submit --help进行查看

本次任务使用的命令如下：

spark-submit --master spark://chenkm-Lenovo:7077 --name JavaWordCount --class JavaWordCount --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 /home/testjars/JavaWordCount.jar hdfs://localhost:9000/user/root/test.txt hdfs://localhost:9000/user/root/testoutput

10、运行结果如下：

同时在localhost：8080页面中可以看到