spark经典入门程序--wordcount分析

本文深入解析了Spark中RDD的一系列操作过程,从读取文件到最终的数据统计,详细介绍了每一步转换的类型,包括MapPartitionsRDD和ShuffledRDD的生成,以及不同阶段的划分。

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

1. val lines = sc.textFile(../hdfs/...txt)

lines类型是MapPartitionsRDD。

这一步实际上会生成两个RDD,除了MapPartitionsRDD类型的lines,还会事先生成一个HadoopRDD。

2. val words = lines.flatMap(line=>line.split(" "))

words类型是MapPartitionsRDD。

3. val markOnes = words.map(word=>(word, 1))

markOnes 类型是MapPartitionsRDD。

4. val counts = markOnes.reduceByKey(_+_)

counts 类型是ShuffledRDD。

5. counts.foreach(println)

 

上述代码一共生成了5个RDD,被划分成了ResultStage和ShuffleMapStage。

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