Spark:使用Spark Shell的两个示例

Spark:使用Spark Shell的两个示例

Python 行数统计

** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop

命令行代码

# pyspark
>>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档.
>>> lines.count() # 行数
>>> lines.first() # 显示第一个元素,这里就是第一行

如果运行出错,可以排查如下情况:

  • Spark没有运行
  • README.md没有放在对应的文件

结果示例

>>> lines = sc.textFile("README.md")
>>> lines.count()
99
>>> lines.first()
u'# Apache Spark'
>>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md")
>>> lines.first()
u'# Apache Spark'

Scala 行数统计

命令及结果示例

# spark-shell
scala> val lines  = sc.textFile("README.md")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

scala> lines.count()
res0: Long = 99

scala> lines.first()
res1: String = # Apache Spark
posted @ 2016-08-24 09:06  bovenson  阅读(10793)  评论(0编辑  收藏  举报