val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordcount")
val context: SparkContext = new SparkContext(conf)
val file: RDD[String] = context.textFile("datas")
val wordcount: RDD[(String, Int)] = file.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
wordcount.collect().foreach(println(_))
context.stop()
1.应用程序会new SparkContext对象
SparkConf 环境配置
SparkEnv 环境
SchedulerBackend 调度后台
TaskScheduler 任务调度
DAGScheduler 作业调度
2.构建依赖
context.textFile("datas")
flatMap(_.split(" "))
SparkWordCount程序解析

该文章详细介绍了Spark编程中创建配置,读取文件,使用flatMap进行单词拆分,reduceByKey进行词频统计的过程,并提到了任务调度的两种方式:FIFO和公平调度。
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