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  • 在IDEA中使用Java编写WordCount程序

    创建项目详细过程请参考博客:
    在IDEA中用Scala编写WordCount程序并且上传到集群中运行
    https://blog.csdn.net/weixin_43866709/article/details/88599701

    下面是代码:

    package cn.edu360.spark;
    
    
    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 scala.Tuple2;
    
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.Iterator;
    
    public class javaWordCount {
        public static void main(String[] args){
            SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("javaWordCount");
            //创建sparkContext
            JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
            //指定以后从哪里读取数据
            JavaRDD<String> lines = jsc.textFile(args[0]);
            //切分压平
            JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
                @Override
                public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
                    return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
                }
            });
        //将单词和1组合在一起
        JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOne = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2<>(word, 1);
            }
        });
    
        //聚合
        JavaPairRDD<String, Integer> reduced = wordAndOne.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });
    
        //调换key和value顺序
        JavaPairRDD<Integer, String> swaped = reduced.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> tp) throws Exception {
                //return new Tuple2<>(tp._2,tp._1);
                return tp.swap();
            }
        });
    
        //排序
        JavaPairRDD<Integer, String> sorted = swaped.sortByKey(false);
    
        //调整顺序
        JavaPairRDD<String, Integer> result = sorted.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> tp) throws Exception {
                return tp.swap();
            }
        });
    
        //将数据保存到hdfs
        result.saveAsTextFile(args[1]);
    
        //释放资源
        jsc.stop();
    
        }
    
    }
    
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    然后打成jar包,上传到spark集群运行。
    运行命令是:

    spark-submit //向spark集群提交任务命令
    –master spark://L1:7077 // --master指定spark集群上的master主机和端口
    –class com.baidu.spark.javaWordCount //指定程序的类名(程序执行的入口)
    /home/hadoop/original-SparkTest1-1.0-SNAPSHOT-java.jar//指定jar 包的位置
    hdfs://L1:9000/aaa //指定HDFS上namenode 的主机名和端口,以及文件位置
    hdfs://L1:9000/aaajavaout //指定程序运行结果存放位置

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ExMan/p/14308629.html
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