Spark集群中WordCount运行原理

以数据流动的视角解释一下wordcount运行的原理

package com.imf.spark.wordcount

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


/**
  * Created by vivi on 2016/1/27.
  */
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
/**
      * 1.创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
      * 例如：通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置为local,
      * 则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差的情况。
      */
//创建SparkConf对象
val conf = new SparkConf()
//设置应用程序名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
conf.setAppName("My First Spark App!")
//设置local使程序在本地运行，不需要安装Spark集群
conf.setMaster("local")
/**
      * 2.创建SparkContext对象
      * SparkContext是spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala,java,python,R等都必须有一个SprakContext
      * SparkContext核心作用：初始化spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler,TaskScheduler,SchedulerBackend
      * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等；
      * SparkContext是整个应用程序中最为至关重要的一个对象；
      */
//通过创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例定制Spark运行的具体参数和配置信息
val sc = new SparkContext(conf)

/**
      * 3.根据具体数据的来源（HDFS,HBase,Local,FS,DB,S3等）通过SparkContext来创建RDD；
      * RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合、由其他的RDD操作；
      * 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions,分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴；
      */
//读取本地文件，并设置一个partition
//    val lines = sc.textFile("D://testspark//README.md",1)
val lines = sc.textFile("D://testspark//WordCount.txt",1)

/**
      * 4.对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map,filter等高阶函数的变成，来进行具体的数据计算
      * 4.1.将每一行的字符串拆分成单个单词
      */
//对每一行的字符串进行拆分并把所有行的拆分结果通过flat合并成一个大的集合
val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") }
/**
      * 4.2.在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word,1)
      */
val pairs = words.map{word =>(word,1)}

/**
      * 4.3.在每个单词实例计数为1基础上统计每个单词在文件中出现的总次数
      */
//对相同的key进行value的累积（包括Local和Reducer级别同时Reduce）
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_)
//打印输出
wordCounts.foreach(pair => println(pair._1+":"+pair._2))
    sc.stop()
  }
}