【spark】spark word count例子

本文介绍了如何使用Apache Spark处理并计数文本文件中的单词。包括本地和Yarn两种运行方式,通过命令行参数传递输入文件路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

:代码

package com.test.mllib.test

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object WorkCountApp {

  def main(args: Array[String]) {
    var filename = ""
    args match {
      case Array(f) => {
        filename = f
      }
      case _ => {
        System.err.println("Usage: WorkCountApp <filename>")
        System.exit(1)
      }
    }

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("WorkCountApp")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val textFile = sc.textFile(filename)
    val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
    wordCounts.foreach(println)
  }
}

:本地运行

E:\DM\Spark\spark-1.5.2-bin-hadoop2.6\bin\spark-submit --master local[1]  --class com.test.mllib.test.WorkCountApp  E:\DM\code\projects\ch11-testit\target\ch11-testit-1.0.0.jar E:\DM\Spark\spark-1.5.2-bin-hadoop2.6\README.md

:Yarn运行

bin\spark-submit --class com.test.mllib.test.WorkCountApp --master yarn  --deploy-mode client  --executor-memory 256M  --num-executors 1 E:\DM\code\projects\ch11-testit\target\ch11-testit-1.0.0.jar hdfs://localhost:19000/README.txt

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值