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回顾一下前面几节，我们已经讲解Spark的作用与优劣、基本原理与核心RDD特征。在有这些基础后，我们来进入一个实战，基于最典型的WordCount实例来综合运用前面所学到的知识点，并进一步详解。对学习技术方面比较喜欢使用图来分析知识点，有图有真相。
首先，编写第一个Spark应用程序 ，我们是如何建立起来的，其入口在哪里呢，需要创建两个对象。
一：val conf = new SparkConf()
.setAppName("WordCount")
.setMaster("local")
创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息。setAppName() 设置Spark应用程序在运行中的名字；如果是集群运行，就可以在监控页面直观看到我们运行的job任务。setMaster() 设置运行模式、是本地运行，设置为local即可；如果是集群运行，就可以设置程序要连接的Spark集群的master节点的url。
二：val sc = new SparkContext(conf)
创建SparkContext对象， 在Spark中，SparkContext是Spark所有功能的一个入口，你无论是用java、scala，甚至是python编写，都必须要有一个SparkContext，它的主要作用，包括初始化Spark应用程序所需的一些核心组件，包括调度器（DAGSchedule、TaskScheduler），还会去Spark Master节点上进行注册等。所以SparkContext在Spark应用中是很重要的一个对象。
Spark实现WordCount实例执行流程图
图1-Spark实现WordCount执行流程图
我们先看图中是由两大部分组成，一是Spark基于内存分布式计算集群，二是下面的Scala代码部分。
现在假设我们HDFS上有一个数据文件data.txt文件，需要对其进行WordCount统计计算，如果有对各种算子不了解的同学，也不要紧，代码结合运行流程图一步一步分享。
第A步：val lines = sc.textFile("hdfs://") ，主要功能是加载HDFS中的数据文件进入Spark本地或是集群计算，这里我们使用的是SparkContext的textFile算子，加载后的数据将以每行记录组成元素，元素类型为String。这时我们假设数据被分为3个RDD进入Spark集群的不同节点1、2、3。RDD由Hadoop中HDFS数据文件转变为MappedRDD,这也是创建RDD的一种方式。
第B步：val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") } ，主要是对MappedRDD中的每个元素(也就是每一行)进行操作。这里使用transformation中的flatMap算子，作用是可以将一个map数据集转变成为flap数据集，即数据扁平化处理。这里也就是将输入文件的每一行数据，按空格(" ")进行拆分，得到单词数组，再将数组进行扁平化后形成单词字符串，在flatMapRDD中。RDD由MappedRDD转变为flatMappedRDD,这又是创建RDD的一种方式，由RDD创建RDD。
第C步：val pairs = words.map { word => (word, 1) }，主要是将第二步的单词数组flatMapRDD中的数据进行标记，即每个行的格式由单个单词转变成的形式。这里使用的是map算子，Java编写中略有不同，是mapToPair算子。RDD由flatMappedRDD转变为MapPartitoinsRDD。
第D步：val wordCounts = pairs.reduceByKey { _ + _ }，主要是将第三步产生的pairs元素的不同RDD中相同key值拉到一起进行value的归并操作。这里你发现一个地方吗？就是RDD由flatMappedRDD转变为MapPartitoinsRDD的时候Hello对应的value变为了2，这是reduceByKey 算子的特性，会在总的归并之前先对每个RDD进行相同可以对应的value执行merge操作(也就是归并相同可以的value)，这也是在代码性能优化中优先reduceByKey的原因，而不选择GroupByKey。这时RDD由MapPartitoinsRDD转变为shuffleRDD又转变成MappedRDD。
第E步：wordCounts.foreach(wordCount => println(""))，对结果数据进行action操作遍历输出到客户端控制台。这里使用foreach算子，该算子属于action类型，每个job任务必须要有一种叫做action类型的算子才能触发应用程序的执行。
图2-DAG经典结构图
DAG有向无环图
有看上一节的同学，应该知道我们提到RDD构建的有向无环图DAG概念，在图1中也有相应的体现，DAG是由RDD通过相关联、相互依赖构成的有向无环图调度器，DAG在调度时候会根据Shuffle阶段将一个job划分为不同的Stage，并且在创建SparkContext的时候就已经进行依赖实例化，每一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler(有向无环图调度器)，上图我们有一个Shuffle阶段，这样也就是把我们的WordCount任务Job划分为2个Stage，如红色虚线框Stage1和黑色虚线框Stage2。
可以深入了解一下Stage的划分与执行调度
划分Stage是从DAGScheduler中的handleJobSubmitted方法在一次Job任务中触发action算子的RDD生成finalStage。再由finalStage调用getParentStagesAndId方法往前递归RDD的依赖关系，以action算子前面RDD记录为一个Stage，一直往前查找，每当遇到Shuffle阶段，将会取Shuffle前一个的RDD划分为另一个新的Stage，递归执行查找直到最开始的RDD结束。
当这个Job任务RDD划分为Stage完成后，主要是通过DAGScheduler中的submitStage方法用来提交stage，这里有一个getMissingParentStages方法可获取finalStage，如果该Stage存在父调度，将也递归查找，直到所有Stage调度查到完毕，并记录到列表中，已提供运行时将从开始调度Stage进行执行。
Spark实现WordCount实例代码
Scala版：
这里我们讲解的是Spark本地运行模式,其运行可以在eclipse或者其他支持的编译器直接调用main运行，也是我们在开发中常用来调试代码块的方式。这里讲解的Spark1.6.x版本。
Java版：
public class WordCountLocal {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("WordCountLocal")
.setMaster("local");
/** 二：创建SparkContext对象
在Spark中，使用不同语言或是编写不同类型的Spark应用程序，会有一定的不同之处，
上面分析的是使用scala语言，使用的就是原生态的SparkContext对象；
这时编写程序使用Java语言，使用的就是JavaSparkContext对象；
如果是开发Spark SQL程序，那么就是SQLContext、HiveContext对象；
如果是开发Spark Streaming程序，那么就是它独有的SparkContext
*/
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 第A步：原理基本与Scala相同，只是加载数据后生成的RDD是JavaRDD
JavaRDD lines = sc.textFile("E://data.txt");
// 第B步： 原理基本与Scala相同，只是加载数据后生成的RDD是JavaRDD
JavaRDD words = lines.flatMap(new FlatMapFunction() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable call(String line) throws Exception {
return Arrays.asList(line.split(" "));
}
});
// 第C步： 原理基本与Scala相同，只是加载数据后生成的RDD是JavaPairRDD
JavaPairRDD pairs = words.mapToPair(
new PairFunction() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(String word) throws Exception {
return new Tuple2(word, 1);
}
});
// 第D步： 原理基本与Scala相同，只是加载数据后生成的RDD是JavaPairRDD
JavaPairRDD wordCounts = pairs.reduceByKey(
new Function2() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 第E步： 原理基本与Scala相同
wordCounts.foreach(new VoidFunction>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Tuple2 wordCount) throws Exception {
System.out.println(wordCount._1 + "--" + wordCount._2);
}
});
sc.close();
}
简易对比MapReduce实现WordCount应用程序
图-MapReduce实现WordCount执行流程图
MapReduce的执行八步曲
map阶段：
1，读取HDFS文件，并解析每一行成<行偏移量，行内容>（）形式。
2，调用map()方法，并接收1中产生的数据，进行处理计算得到新的数据结构。
3，分区，是对2输出的数据进行分区。
4，Sort与Group，按照key进行排序；分组指的是相同key的value放到一个集合中。
5，归约，将分组后的数据进行归约。
reduce阶段：
6，reduce拉取数据，也就是Shuffle阶段。
7，reduce的合拼与排序，合拼是指将key对应的value数组进行合拼。
8，reduce输出结果数据。
希望对你我他有用
有不足之处请多多指教
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