在 IDEA 中实现
Spark 相关任务（包括
RDD 基本
算子实验和 WordCount 综合实验），需要先设置好开发环境，再基于具体的业务需求编写代码。下面详细介绍如何实现实验内容：
### 第一部分：掌握
RDD 算子的使用
#### 实现步骤
1. **准备环境**
- 创建一个 Maven 工程。
- 修改 `pom.xml` 添加
Spark 依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-core_2.12</artifactId>
<version>
3.0.1</version>
</dependency>
```
2. **初始化
SparkSession 和
SparkContext**
这是所有
Spark 操作的
基础。
```java
import org.apache.
spark.
SparkConf;
import org.apache.
spark.api.java.Java
RDD;
import org.apache.
spark.api.java.Java
SparkContext;
public class
RddOperatorDemo {
private static final String
SPARK_MASTER_URL = "local";
public static void main
(String[] args
) {
// 初始化
Spark Context
SparkConf conf = new
SparkConf
().setAppName
("
RddOperator"
).setMaster
(SPARK_MASTER_URL
);
Java
SparkContext sc = new Java
SparkContext
(conf
);
rddOperators
(sc
); // 调用
算子练习函数
sc.close
(); // 关闭上下文
}
/**
* 测试各种
RDD 转换
算子与行动
算子的功能
*/
private static void
rddOperators
(Java
SparkContext sc
) {
List<String> wordsList = Arrays.asList
("hello", "world", "hello
spark", "hadoop"
);
// 生成初始
RDD
Java
RDD<String> initial
RDD = sc.parallelize
(wordsList
);
// map 示例：将每个单词转成大写形式
System.out.println
("--- Map Operator ---"
);
Java
RDD<String> mapped
RDD = initial
RDD.map
(s -> s.toUpperCase
());
mapped
RDD.collect
().forEach
(System.out
::println
);
// distinct 示例：
去重操作
System.out.println
("\n--- Distinct Operator ---"
);
Java
RDD<String> distinct
RDD = initial
RDD.distinct
();
distinct
RDD.collect
().forEach
(System.out
::println
);
// flatMap 示例：对字符串按空格拆分出单个词语集合
System.out.println
("\n--- FlatMap Operator ---"
);
Java
RDD<String> flattenWords
RDD = initial
RDD.flatMap
(s -> Arrays.asList
(s.split
(" "
)).iterator
());
flattenWords
RDD.collect
().forEach
(System.out
::println
);
// filter 示例：过滤掉长度小于等于4的元素
System.out.println
("\n--- Filter Operator ---"
);
Java
RDD<String> filtered
RDD = flattenWords
RDD.filter
(word -> word.length
() > 4
);
filtered
RDD.collect
().forEach
(System.out
::println
);
// reduceByKey & mapValues 示例：词频统计前处理阶段
System.out.println
("\n--- ReduceByKey and MapValues Operators ---"
);
JavaPair
RDD<String, Integer> pair
RDD = flattenWords
RDD.mapToPair
(word -> new Tuple2<>
(word, 1
));
JavaPair
RDD<String, Integer> reduced
RDD = pair
RDD.reduceByKey
((v1, v2
) -> v1 + v2
);
reduced
RDD.collect
().forEach
(tuple -> System.out.println
(tuple._1 + "
: " + tuple._2
));
// groupByKey 示例：按照 key 分组值列表
System.out.println
("\n--- GroupByKey Operator ---"
);
JavaPair
RDD<String, Iterable<Integer>> grouped
RDD = pair
RDD.groupByKey
();
grouped
RDD.collect
().forEach
(entry -> System.out.printf
("%s => %s\n", entry._1
(), Lists.newArrayList
(entry._2
())));
// sortByKey 示例：按键排序键值对
System.out.println
("\n--- SortByKey Operator ---"
);
JavaPair
RDD<Integer, String> invertedPairs
RDD = flattenedWords
RDD.mapToPair
(word -> new Tuple2<>
(word.hashCode
(), word
));
invertedPairs
RDD.sortByKey
(true
).collect
().forEach
(pair -> System.out.println
(pair._2
()));
}
}
```
---
### 第二部分：
Spark 算子综合实验 —— WordCount （词频统计）
#### 实现步骤
1. 同样在上面
基础上继续新增一段针对 WordCount 的完整代码逻辑。
```java
public static void runWordCountExample
(Java
SparkContext sc
){
String inputFilePath = "/path/to/input/text/file"; // 替换为实际输入路径
Java
RDD<String> lines
RDD = sc.textFile
(inputFilePath
); // 加载文本数据作为行级
RDD
// 单词分割、映射到
(key,value
)
Java
RDD<String> allWords = lines
RDD.flatMap
(line -> Arrays.asList
(line.toLowerCase
().split
("\\W+"
)).iterator
());
JavaPair
RDD<String,Integer> pairs = allWords.mapToPair
(word->new Tuple2<>
(word,1
));
// 计算每种词汇的数量总计
JavaPair
RDD<String,Integer> counts = pairs.reduceByKey
(Integer
::sum
);
// 输出最终结果集
counts.foreach
(tup->{System.out.println
(tup._1
()+"
: "+tup._2
());}
);
}
```
2. 最后记得修改主方法调用新加入的任务入口：
```
public static void main
(String[] args
) { ... runWordCountExample
(sc
); ...}
```
本文详细介绍了Spark的合并算子union(), 排序算子sortBy()及其按键排序sortByKey()，连接算子如内连接join()、左外连接leftOuterJoin()、右外连接rightOuterJoin()和全外连接fullOuterJoin()，以及交集、去重、组合分组、归约、按键计数、前截取、遍历和存文件等算子的功能和使用案例。"
114345833,10541041,C语言连接MySQL数据库教程,"['数据库连接', 'C语言开发', 'MySQL API']
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