前言：

    最近博主在学习spark相关知识，感觉是个挺不错的框架，它的分布式处理大数据集的思想还是值得我们好好学习的。

    个人感觉以后java开发肯定不仅仅是SSM这一套东西了，当数据量越来越大时，我们需要学习使用这些大数据工具。

    本次博客学习使用java和scala两种方式来开发spark的wordCount示例

    由于采用spark的local模式，所以我们可以完全不用启动spark，使用eclipse，添加spark相关jar包在本地跑就可以了

 

准备工作：

    1.准备数据

        在本地创建spark.txt文件，并添加一些语句

    2.eclipse工具，用于java开发

    3.scala ide for eclipse用于scala开发

        下载界面：http://scala-ide.org/download/sdk.html  

    4.本地安装JDK8（由于笔者使用的spark版本为2.2.0，故需要jdk8及以上版本）

    5.本地安装scala（一定要注意，scala的版本需要与spark的版本匹配，当spark版本为2.2.0时，scala版本为2.11，不能太高也不能低，一定要注意，否则创建scala project会报错）

 

 

1.java开发wordCount程序（使用工具eclipse）

    1）创建maven项目 spark

    2）添加Maven依赖

<properties>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<scala.version>2.11</scala.version>
		<spark.version>2.2.0</spark.version>
	</properties>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
			<version>${spark.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
			<version>${spark.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
			<version>${spark.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-hive_${scala.version}</artifactId>
			<version>${spark.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId>
			<version>${spark.version}</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>junit</groupId>
			<artifactId>junit</artifactId>
			<version>3.8.1</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
	</dependencies>

    3）在spark项目中添加WordCountJava类，代码如下

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

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 org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;

public class WordCountJava {

	public static void main(String[] args) {
		// 1.创建SparkConf
		SparkConf sparkConf = new SparkConf()
				.setAppName("wordCountLocal")
				.setMaster("local");
		
		// 2.创建JavaSparkContext
		// SparkContext代表着程序入口
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		
		// 3.读取本地文件
		JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C:/Users/lucky/Desktop/spark.txt");
		
		// 4.每行以空格切割
		JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
			public Iterator<String> call(String t) throws Exception {
				return Arrays.asList(t.split(" ")).iterator();
			}
		});
		
		// 5.转换为 <word,1>格式
		JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
			public Tuple2<String, Integer> call(String t) throws Exception {
				return new Tuple2<String, Integer>(t, 1);
			}
		});
		
		// 6.统计相同Word的出现频率
		JavaPairRDD<String, Integer> wordCount = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
			public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
				return v1 + v2;
			}
		});
		
		// 7.执行action，将结果打印出来
		wordCount.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {
			public void call(Tuple2<String, Integer> t) throws Exception {
				System.out.println(t._1()+" "+t._2());
			}
		});
		
		// 8.主动关闭SparkContext 
		sc.stop();
	}
}

    4）执行（右键 run as java application即可）

 

 

2.scala开发wordCount程序（使用工具scala ide for eclipse）

    1）创建scala project ，命名为spark-study

    2）转变为maven项目

        右键点击spark-study，选中configure，选择其中的convert to maven project选项，等待成功即可

 

    3）添加maven依赖(同上)

    注意：笔者使用到spark版本为2.2.0，由于spark版本与scala版本不匹配，导致报以下错误

breeze_2.11-0.13.1.jar of spark-study build path is cross-compiled with an incompatible version of Scala (2.11.0). In case this report is mistaken, this check can be disabled in the compiler preference page.

    如果读者看到这个报错，就先检查一下自己的scala版本与spark版本是否匹配，如何确定呢，可以在https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core maven仓库中确定，

    仓库中有spark对应的scala版本，严格按照这个来安装本地的scala即可，否则报错

 

    4）在spark-study项目中创建scala object，命名为WordCountScala，代码如下

object WordCountScala {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    // 注意选择local模式
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordCount");
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
    // 读取本地文件
    val lines = sc.textFile("C:/Users/lucky/Desktop/spark.txt");
    val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))
    val pairs = words.map(word => (word,1))
    val wordCounts = pairs.reduceByKey((a,b) => (a+b))
    
    // 最后执行action 操作
    wordCounts.foreach(wordcount => println(wordcount._1 +" " + wordcount._2))    
  }
}

    以上这种方式，我们同样可以简写为：

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordCount");
val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
sc.textFile("C:/Users/lucky/Desktop/spark.txt")
      .flatMap(line => line.split(" "))
      .map(word => (word,1))
      .reduceByKey((a,b) => (a+b))
      .foreach(wordcount => println(wordcount._1 +" " + wordcount._2))

    5）执行wordCount（右键run as Scala Application即可）

    可以看到在本地控制台打印了結果