spark-scala开发的第一个程序WordCount

package *****

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //设置分布式的运行平台，和appname
    //使用Master运行平台，yarn，standalong（spark自带的运行平台），mesos，local四种
    //local开发调试时用的环境，前三种一般为上线的运行环境
    //local local[N] local[*]
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[1]").setAppName("WordCount")
    //构建sparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)
    //加载数据源，获取RDD对象
    val textFile = sc.textFile("C:\Users\zuizui\Desktop\README.txt")
    val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_)
    counts.saveAsTextFile("C:\Users\zuizui\Desktop\result.txt")
  }
}

例子为本地的路径

spark计算过程：

spark程序运行在分布式计算平台之上，Driver会生成一个DAG调度，就是job中的有向无环图，之后会向nodeManager申请资源，nodemanager会创建多个executor，driver中的DGA调度中的task会转移到executor上进行计算，

executor上的task的计算结果会保存在executor的memcache（内存）中，接着进行写一个task的计算，直到有一个task要写到磁盘上；