A9 【大数据笔记】- Spark Shell

一.基础环境：

本文默认了你已经有了hadoop+Spark环境，且有一台linux客户机，配置好了各种环境变量，可执行Spark命令的。

以上环境有没完成的，自行去百度完成。

二.Spark Shell 交互

1.准备一个分析文件

word_test.txt（内容随意，我放的是英文诗），上传到hdfs，/tmp/hubg/目录下

hadoop fs -put word_test.txt /tmp/hubg/word_test.txt

看一下文件内容：

hadoop fs -cat /tmp/hubg/word_test.txt

 

2.启动spark-shell，会看到scala交互窗口

spark-shell

 3.指向一个文件来创建一个新的 Dataset:

val textFile = spark.read.textFile("/tmp/hubg/word_test.txt")

 4.统计一下有多少行数据（换行符分割）。

textFile.count() // Number of items in this Dataset

 

5.返回第一行数据。

textFile.first() // First item in this Dataset

 

 6.我们调用 filter 以返回一个新的 Dataset，它是文件中的 items 的一个子集。

val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("zoo"))
linesWithSpark.count()

7.Dataset actions（操作）和 transformations（转换）可以用于更复杂的计算。例如，统计单词数最多的行 :

textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)

 

第一个 map 操作创建一个新的 Dataset，将一行数据 map 为一个整型值。在 Dataset 上调用 reduce 来找到最大的行计数。参数 map 与 reduce 是 Scala 函数（closures），并且可以使用 Scala/Java 库的任何语言特性。

8.调用java.lang.Mat函数声明，我们将定义一个 max 函数:

import java.lang.Math
textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))

 9.word counts来一个

val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
wordCounts.collect()

 10.Spark 还支持 Pulling（拉取）数据集到一个群集范围的内存缓存中。linesWithSpark 数据集到缓存中

linesWithSpark.cache()
linesWithSpark.count()

就写这些了，更多用法大家看官网吧，如pyspark命令行，还有Spark API 来创建独立的应用程序Scala（SBT），Java（Maven）和 Python 等例子：

http://spark.apachecn.org/#/docs/3

 

标签：Shell,word,Dataset,test,A9,Spark,textFile,line
来源： https://blog.csdn.net/foxofwind/article/details/122045135