Spark之WordCount 在本地模式下运行

在本地模式下运行，必须设置 Master  AppName

local模式下，不会有监控界面出现：

object WordCountLocal {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if (args.length != 2) {
      println(
        """
          |cn.uhome.spark01.WordCountLocal  

        """.stripMargin)
      sys.exit(1)

    }

    val Array(input, output) = args

    // 在本地模式下运行，必须设置 Master  AppName
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)

    val sc = new SparkContext(conf)

    //    sc.textFile("").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2).saveAsTextFile("")

    //读取文件
    val textFileRdd: RDD[String] = sc.textFile(input)

    //将文件切分压平
    val wordsRdd: RDD[String] = textFileRdd.flatMap(_.split(" "))

    //将word和1组合
    val wordAndOneRdd: RDD[(String, Int)] = wordsRdd.map((_, 1))

    //将相同的单词分成一组,然后将value值累加
    val result: RDD[(String, Int)] = wordAndOneRdd.reduceByKey((_ + _))

    //对结果进行排序 指定降序的两种方式
    result.sortBy(_._2, false)
//    result.sortBy(-_._2)

    //将结果输出到指定路径
    result.saveAsTextFile(output)

    sc.stop()
  }

}