Spark大数据处理 之 动手写WordCount

Spark是主流的大数据处理框架,具体有啥能耐,相信不需要多说。我们开门见山,直接动手写大数据界的HelloWorld:WordCount。

先上完整代码,看看咋样能入门。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val file = "hdfs://127.0.0.1:9000/file.txt"
    val lines = sc.textFile(file)
    val words = lines.flatMap(_.split("\\s+"))
    val wordCount = words.countByValue()

    println(wordCount)
  }
}

寥寥10多行代码,就已经完成了,比大家想象的要简单,完全看不出大数据背后的存储,分布式,容错处理,这就是Spark给我们带来的福利。

接下来我们逐步解析其中的核心概念。

Spark上下文

Spark集群的执行单位是Application,任何提交的任务都会产生一个Application。一个Application只会关联上一个Spark上下文,也就是SparkContext。构建SparkContext时可以传入Spark相关配置,也就是SparkConf,它可以用来指定Application的名称,任务需要的CPU核数/内存大小,调优需要的配置等等。

val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)

这三行语句创建了一个Spark上下文,并且运行时这个Application的名字就叫WordCount。

弹性分布式数据集RDD

Spark中最主要的编程概念就是弹性分布式数据集 (resilient distributed dataset,RDD),它是元素的集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作。RDD的创建可以从HDFS(或者任意其他支持Hadoop文件系统) 上的一个文件开始,或者通过转换Master中已存在的Scala集合而来。

val file = "hdfs://127.0.0.1:9000/file.txt"
val lines = sc.textFile(file)

这两行语句从hdfs文件中创建了叫lines的RDD,它的每个元素就对应文件中的每一行,有了RDD我们就可以通过它提供的各种API来完成需要的业务功能。

RDD提供的API分为两类:转换(Transformation)和动作(Action)。

转换

顾名思义,转换就是把一个RDD转换成另一个RDD。当然,光是拷贝产生一个新的RDD是没有太大意义的,这里的转换实际上是RDD中元素的映射和转换。有一点必须要注意的是,RDD是只读的,一旦执行转换,一定会生成一个新的RDD。

val words = lines.flatMap(_.split("\\s+"))

flatMap是RDD众多转换中的一种,它的功能是把源RDD中的元素映射成目的RDD中的0个或者多个元素。上面语句把以文本行为元素的RDD转换成了以单个单词为元素的RDD。

动作

“动作”就不好望文生义了,可以简单地理解成想要获得结果时调用的API。

val wordCount = words.countByValue()

countByValue就是一个“动作”,它的功能是统计RDD中每个元素出现的次数,最终得到一个元素及其出现次数的Map。

那究竟哪些API是转换,哪些是动作呢?有个很简单的判断准则:

提示:返回结果为RDD的API是转换,返回结果不为RDD的API是动作。

运行

要运行Spark任务,首先要把代码打成JAR包,额。。。这个不需要多言。

打包后,就只需在Spark集群上以命令行的方式用spark-submit提交就OK。

spark-submit --class "demo.WordCount" SparkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar

其中demo.WordCount是main函数所在的ojbect,而SparkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar就是打出来的jar包。

大数据处理,就这样入门了。

下一篇文章我们将来探讨WordCount是如何在集群中运行的,Spark究竟隐藏了些什么魔法。

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posted @ 2015-05-23 09:07  一码  阅读(7775)  评论(8编辑  收藏