1.前提条件
下载JavaEE Eclipse ,自带Maven
安装好JDK1.8
下载并配置了Hadoop 2.6.x
2.创建Maven Project
选择 Maven-archetype-quickstart 选项
将项目的 JRE换成 JDK1.8,点击编辑 选择 系统的1.8版本
配置POM文件,为了以后写程序方便,pom.xml使用以下内容替换对应内容:
|
Eclipse会下载 相关的Jar文件
关于pom.xml文件的配置,可以通过以下网站(Maven中央仓库信息速查 http://maven.outofmemory.cn/org.apache.spark/)搜索并对照修改,如要查找 spark-streaming_2.10 的依赖包的话,可以点击并对应找到。
如果下载更新时出现错误,可以点击 右键,然后选择“Quck Fix”
查看包已经正确下载了
3.开发程序
在src下面建立一个WordCount类,然后编写如下代码
/** * */ package com.dt.spark.tempStatisticsApp.cores; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import scala.Tuple2; /** * @author yuming * ail: ymzhang@foxmail.com * weibo: http://www.weibo.com/yumzhang */ public class WordCount { public static void main(String[] args) { //设置应用程序的名称和运行模式(本地) SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("Spark WordCount by Java.").setMaster("local"); //创建Java SparkContext, //通往天堂之门(去集群的唯一通道) JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //使用本地数据源来创建JavaRDD JavaRDD<String> lines = sc.textFile("H://ScalaTraining//shell//README.md"); //对初始的JavaRDD进行Transformation级别的处理,例如Map、Filter高阶函数的编程 //对每行进行拆分, JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public Iterable<String> call(String line) throws Exception { // return Arrays.asList(line.split(" ")); } }); //对单词实例进行计数为1 JavaPairRDD<String,Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() { @Override public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception { return new Tuple2<String,Integer>(word,1) ; } }); // 统计每个单词在文件中出现的总次数 JavaPairRDD<String,Integer> wordsCount = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { // 对相同的key,对value进行累加,可以local和reducer级别同时reduce,提高网络带宽利用率 @Override public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception { return v1 + v2; } }); wordsCount.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() { @Override public void call(Tuple2<String, Integer> pairs) throws Exception { System.out.println(pairs._1 + ":" + pairs._2); } }); //关闭sc上下文 sc.close(); } }
Run As Java Application
5.后续:
如果程序运行时能够正常出现结果 ,但是会 运行时报错:
再次执行不再报错误信息。
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