怎么进行Spark example的运行过程分析

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pom.xml

  1. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

  2.     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

  3.     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  4.     <groupId>active </groupId>

  5.     <artifactId>spark-test</artifactId>

  6.     <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

  7.     <dependencies>

  8.         <dependency>

  9.             <groupId>org.apache.spark</groupId>

  10.             <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>

  11.             <version>2.1.0</version>

  12.         </dependency>

  13.     </dependencies>

  14. </project>

SparkTest.java

  1. import java.util.Arrays;

  2. import org.apache.spark.SparkConf;

  3. import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;

  4. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

  5. import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

  6. import scala.Tuple2;

  7. public class SparkTest {

  8.     public static void main(String[] args) {

  9.         SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local");

  10.         JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

  11.         JavaRDD<String> file = sc.parallelize(Arrays.asList("Hello test", "Hello test2", "dds"));

  12.         JavaRDD<String> words = file.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" |/t|/n|/r")).iterator());

  13.         JavaPairRDD<String, Integer> counts = words.mapToPair(s -> new Tuple2<String, Integer>(s, 1));        

  14.         counts = counts.reduceByKey((x, y) -> x + y);

  15.         

  16.         System.out.println(counts.collect());

  17.         sc.close();

  18.     }

  19. }

可以单独运行,也可以提交到spark集群: spark-submit.cmd –class SparkTest D:/workspace/spark-test/target/spark-test-0.0.1-SNAPSHOT.jar

关于怎么进行Spark example的运行过程分析就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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