寒假学习第七天

编写独立应用程序实现数据去重

对于两个输入文件 A 和 B，编写 Spark 独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其

中重复的内容，得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。

输入文件 A 的样例如下：

20170101 x

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170105 z

20170106 z

输入文件 B 的样例如下：

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 z

20170105 y

根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下：

20170101 x

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170104 z

20170105 y

20170105 z

20170106 z

package my.scala

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object case2 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("reduce")

    val sc = new SparkContext(conf)

    sc.setLogLevel("ERROR")

    //获取数据

    val two = sc.textFile("hdfs://192.168.85.128:9000/quchong")

    two.filter(_.trim().length>0) //需要有空格。

        .map(line=>(line.trim,""))//全部值当key，(key value,"")

          .groupByKey()//groupByKey,过滤重复的key value ，发送到总机器上汇总

              .sortByKey() //按key value的自然顺序排序

                  .keys.collect().foreach(println) //所有的keys变成数组再输出

    //第二种有风险

    two.filter(_.trim().length>0)

          .map(line=>(line.trim,"1"))

            .distinct()

                .reduceByKey(_+_)

                    .sortByKey()

                        .foreach(println)

 

    //reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总map，发送到一个总机器上汇总，（汇总要压力小）

    //groupByKey,发送本机所有的map,在一个机器上汇总（汇总压力大）

    //如果数据在不同的机器上，则会出现先重复数据，distinct，reduceBykey，只是在本机上去重，谨慎一点的话，在reduceByKey后面需要加多一个distinct

 

  }

}