本篇教程探讨了大数据技术学习笔记（28）执行Spark任务、开发Spark WordCount程序，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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一、执行Spark任务: 客户端
1、Spark Submit工具：提交Spark的任务（jar文件）
（*）spark提供的用于提交Spark任务工具
（*）example：/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar
（*）SparkPi.scala 例子：蒙特卡罗求PI

bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 100

Pi is roughly 3.1419547141954713

bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 300

Pi is roughly 3.141877971395932

 

2、Spark Shell 工具：交互式命令行工具、作为一个Application运行
两种模式：（1）本地模式
bin/spark-shell
日志：

Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1518181597235).

（2）集群模式
bin/spark-shell --master spark://bigdata11:7077
日志：

Spark context available as 'sc' (master = spark://bigdata11:7077, app id = app-20180209210815-0002).

对象：Spark context available as 'sc'
Spark session available as 'spark' ---> 在Spark 2.0后，新提供
是一个统一的访问接口：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming

sc.textFile("hdfs://bigdata11:9000/input/data.txt") 通过sc对象读取HDFS的文件
.flatMap(_.split(" ")) 分词操作、压平
.map((_,1)) 每个单词记一次数
.reduceByKey(_+_) 按照key进行reduce，再将value进行累加
.saveAsTextFile("hdfs://bigdata11:9000/output/spark/day0209/wc")

多说一句：
.reduceByKey(_+_)
完整
.reduceByKey((a,b) => a+b)

3、开发WordCount程序
//spark.apache.org/docs/2.1.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.package
（1）Scala版本: 在IDEA中
复制代码

package mydemo

/*
提交
bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077 --class mydemo.MyWordCount /root/temp/MyWordCount.jar hdfs://bigdata11:9000/input/data.txt hdfs://bigdata11:9000/output/spark/day0209/wc1
 */

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

//开发一个Scala版本的WordCount
object MyWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建一个Config
    val conf = new SparkConf().setAppName("MyScalaWordCount")

    //核心创建SparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    //使用sc对象执行相应的算子（函数）
    sc.textFile(args(0))
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
      .saveAsTextFile(args(1))

    //停止SparkContext对象
    sc.stop()

  }
}

复制代码

分析WordCount程序执行的过程

 

 Spark 提交任务的流程

   

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