spark是一種基于rdd的彈性分布式數(shù)據集的計算框架軟件。

官方提供scala接口，Python接口，以及java接口。

這里提供scala和Python的兩種版本的對照代碼，會持續(xù)更新下去。

歡迎關注。

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scala版本package com.chen.spark import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContextobject WordCount {def main(args : Array[String]) : Unit = {// 獲取scval sparkConf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")val sc = new SparkContext(sparkConf)val data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/datatest/word.txt", 1)// 讀取hdfs 文件，1為最小并行度，讀hdfs和hive表有默認值，一般讀本地文件才設置// 詞頻統(tǒng)計的主函數(shù)val dataRDD = data.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)dataRDD.foreach(word => println(word._1 + ":" + word._2))sc.stop()} }python# -*- coding:UTF-8 _*__init_ from pyspark import SparkConf from pyspark import SparkContextdef CreateSparkContext():sparkConf = SparkConf().setAppName("wordcont_py").set("spark.ui.showConsoleProgress", "false")sc = SparkContext(conf = sparkConf) # 不同于scala，這里必須指定conf來傳參print("master =" + sc.master)return scif __name__ == "__main__":print("開始執(zhí)行詞頻統(tǒng)計")sc = CreateSparkContext()data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/datatest/word.txt")dataRDD = data.flatMap(lambda line : line.split(" ")) .map(lambda word : (word, 1)) .reduceByKey(lambda x, y : x + y)# 執(zhí)行動作算子，返回list嵌套tuple類型data_list = dataRDD.collect()print("詞頻統(tǒng)計結果")# 不同于scala Python版本的foreach無法執(zhí)行printfor i in data_list: print(str(i[0]) + ":" + str(i[1]))sc.stop()

scala輸出結果

Python輸出結果

總結

以上是生活随笔為你收集整理的scala spark 埋点统计_spark—1:WordCount（Python与Scala对照）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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