大数据篇：Spark入门第一个Spark应用程序详解：WordCount
任务要求
编写一个Spark应用程序，对某个文件中的单词进行词频统计。
备注：本文spark的根目录名：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6
#准备工作
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6
mkdir mycode
cd mycode
mkdir wordcount
cd wordcount
#新建一个包含了一些语句的文本文件word.txt
vi word.txt在spark-shell中执行词频统计
【1】启动spark-shell
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6
./bin/spark-shell
....
scala>
#建议配置系统环境变量，会方便许多哦！-
加载本地文件
在开始具体词频统计代码之前，需要解决一个问题，就是如何加载文件？
要注意，文件可能位于本地文件系统中，也有可能存放在分布式文件系统HDFS中，所以，下面我们分别介绍如何加载本地文件，以及如何加载HDFS中的文件。
首先，请在第二个终端窗口下操作，用下面命令到达“/usr/local/spark/mycode/wordcount”目录，查看一下上面已经建好的word.txt的内容：
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount
cat word.txt ##cat命令会把word.txt文件的内容全部显示到屏幕上。执行结果：
[root@master ~]# cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount
[root@master wordcount]# cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount
[root@master wordcount]# cat word.txt
Hello,Spark
Hello,master
Hello,slave1
Hello,slave2
切换回到第一个终端
scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word.txt")val后面的是变量textFile，而sc.textFile()中的这个textFile是sc的一个方法名称，这个方法用来加载文件数据。这两个textFile不是一个东西，不要混淆。实际上，val后面的是变量textFile，你完全可以换个变量名称。
如,val lines = sc.textFile(“file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt”)。这里使用相同名称，就是有意强调二者的区别。注意，要加载本地文件，必须采用“file:///”开头的这种格式。执行上上面这条命令以后，并不会马上显示结果，因为，Spark采用惰性机制，只有遇到“行动”类型的操作，才会从头到尾执行所有操作。所以，下面我们执行一条“行动”类型的语句，就可以看到结果
scala> textFile.first()first()是一个“行动”（Action）类型的操作，会启动真正的计算过程，从文件中加载数据到变量textFile中，并取出第一行文本。屏幕上会显示很多反馈信息，这里不再给出，你可以从这些结果信息中，找到word.txt文件中的第一行的内容。
正因为Spark采用了惰性机制，在执行转换操作的时候，即使我们输入了错误的语句，spark-shell也不会马上报错，而是等到执行“行动”类型的语句时启动真正的计算，那个时候“转换”操作语句中的错误就会显示出来
val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word123.txt")
#注：上面我们使用了一个根本就不存在的word123.txt，执行上面语句时，spark-shell根本不会报错，因为，没有遇到“行动”类型的first()操作之前，这个加载操作时不会真正执行的。然后，我们执行一个“行动”类型的操作first()
scala> textFile.first()
#注：执行上面语句后，你会发现，会返回错误信息，其中有四个醒目的中文文字“拒绝连接”，因为，这个word123.txt文件根本就不存在
下面练习一下如何把textFile变量中的内容再次写回到另外一个文本文件wordback.txt中？
val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word.txt")
textFile.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/writeback")上面的saveAsTextFile()括号里面的参数是保存文件的路径，不是文件名。saveAsTextFile()是一个“行动”（Action）类型的操作，所以，马上会执行真正的计算过程，从word.txt中加载数据到变量textFile中。
##另一个终端查看回写的内容
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/writeback/
ls
cat part-00000 ##查看写入的内容执行结果：
[root@master wordcount]# cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/writeback/
[root@master writeback]# ls
part-00000 _SUCCESS
[root@master writeback]# cat part-00000
Hello,Spark
Hello,master
Hello,slave1
Hello,slave2cat part-00000 ##查看写入的内容-
加载HDFS中的文件
为了能够读取HDFS中的文件，请首先启动Hadoop中的HDFS组件。注意，之前我们在“Spark安装”这章内容已经介绍了如何安装Hadoop和Spark，所以，这里我们可以使用以下命令直接启动Hadoop中的HDFS组件（由于用不到MapReduce组件，所以，不需要启动MapReduce或者YARN）。请到第二个终端窗口，使用Linux Shell命令提示符状态，然后输入下面命令：
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh
#我添加了环境变量比较方便Shell 命令
启动结束后，HDFS开始进入可用状态。如果你在HDFS文件系统中，还没有为当前Linux登录用户创建目录(我这里创建的名字叫root的用户)，请使用下面命令创建：
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/root也就是说，HDFS文件系统为Linux登录用户开辟的默认目录是“/user/用户名”（注意：是user，不是usr），本教程统一使用用户名hadoop登录Linux系统，所以，上面创建了“/user/root”目录，再次强调，这个目录是在HDFS文件系统中，不在本地文件系统中。创建好以后，下面我们使用命令查看一下HDFS文件系统中的目录和文件：
./bin/hdfs dfs -ls .
上面命令中，最后一个点号“.”，表示要查看Linux当前登录用户hadoop在HDFS文件系统中与hadoop对应的目录下的文件，也就是查看HDFS文件系统中“/user/root/”目录下的文件，所以，下面两条命令是等价的：
./bin/hdfs dfs -ls .
./bin/hdfs dfs -ls /user/root
如果要查看HDFS文件系统根目录下的内容，需要使用下面命令：
./bin/hdfs dfs -ls /
下面，我们把本地文件系统中的“/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word.txt”上传到分布式文件系统HDFS中（放到hadoop用户目录下）：
./bin/hdfs dfs -put /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word.txt .然后，用命令查看一下HDFS的hadoop用户目录下是否多了word.txt文件，可以使用下面命令列出hadoop目录下的内容：
./bin/hdfs dfs -ls .
可以看到，确实多了一个word.txt文件，我们使用cat命令查看一个HDFS中的word.txt文件的内容，命令如下：
./bin/hdfs dfs -cat ./word.txt
上面命令执行后，就会看到HDFS中word.txt的内容了。
现在，让我们切换回到spark-shell窗口，编写语句从HDFS中加载word.txt文件，并显示第一行文本内容：
scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/root/word.txt")
scala> textFile.first()执行上面语句后，就可以看到HDFS文件系统中（不是本地文件系统）的word.txt的第一行内容了。
备注：我这里通过master:9000连接不通，hdfs拒绝连接，所以我才用了下面等价的三条替换了需要9000端口的表达！
需要注意的是，sc.textFile(“hdfs://localhost:9000/user/root/word.txt”)中，“hdfs://localhost:9000/”是前面介绍Hadoop安装内容时确定下来的端口地址9000。实际上，也可以省略不写，如下三条语句都是等价的：
val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/root/word.txt")
val textFile = sc.textFile("/user/root/word.txt")
val textFile = sc.textFile("word.txt")
下面，我们再把textFile的内容写回到HDFS文件系统中（写到root用户目录下）：
scala> val textFile = sc.textFile("word.txt")
scala> textFile.saveAsTextFile("writeback")执行上面命令后，文本内容会被写入到HDFS文件系统的“/user/root/writeback”目录下，我们可以切换到Linux Shell命令提示符窗口另一个终端查看一下：
./bin/hdfs dfs -ls .
#执行上述命令后，在执行结果中，可以看到有个writeback目录，下面我们查看该目录下有什么文件：
./bin/hdfs dfs -ls ./writeback执行结果中，可以看到存在两个文件：part-00000和_SUCCESS。我们使用下面命令输出part-00000文件的内容（注意：part-00000里面有五个零）：
./bin/hdfs dfs -cat ./writeback/part-00000执行结果中，就可以看到和word.txt文件中一样的文本内容，结果如下：
[root@master ~]# hdfs dfs -ls .
Found 2 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 51 2018-11-03 14:13 word.txt
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2018-11-03 14:30 writeback
[root@master ~]# hdfs dfs -ls ./writeback
Found 2 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 0 2018-11-03 14:30 writeback/_SUCCESS
-rw-r--r-- 2 root supergroup 51 2018-11-03 14:30 writeback/part-00000
[root@master ~]# hdfs dfs -cat ./writeback/part-00000
Hello,Spark
Hello,master
Hello,slave1
Hello,slave2-
【2】词频统计
有了前面的铺垫性介绍，下面我们就可以开始第一个Spark应用程序：WordCount。
请切换到spark-shell窗口：
scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word.txt")
scala> val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
scala> wordCount.collect()上面只给了代码，省略了执行过程中返回的结果信息，因为返回信息很多。
下面简单解释一下上面的语句：
textFile包含了多行文本内容，textFile.flatMap(line => line.split(” “))会遍历textFile中的每行文本内容，当遍历到其中一行文本内容时，会把文本内容赋值给变量line，并执行Lamda表达式line => line.split(” “)。line => line.split(” “)是一个Lamda表达式，左边表示输入参数，右边表示函数里面执行的处理逻辑，这里执行line.split(” “)，也就是针对line中的一行文本内容，采用空格作为分隔符进行单词切分，从一行文本切分得到很多个单词构成的单词集合。这样，对于textFile中的每行文本，都会使用Lamda表达式得到一个单词集合，最终，多行文本，就得到多个单词集合。textFile.flatMap()操作就把这多个单词集合“拍扁”得到一个大的单词集合。
然后，针对这个大的单词集合，执行map()操作，也就是map(word => (word, 1))，这个map操作会遍历这个集合中的每个单词，当遍历到其中一个单词时，就把当前这个单词赋值给变量word，并执行Lamda表达式word => (word, 1)，这个Lamda表达式的含义是，word作为函数的输入参数，然后，执行函数处理逻辑，这里会执行(word, 1)，也就是针对输入的word，构建得到一个tuple，形式为(word,1)，key是word，value是1（表示该单词出现1次）。
程序执行到这里，已经得到一个RDD，这个RDD的每个元素是(key,value)形式的tuple。最后，针对这个RDD，执行reduceByKey((a, b) => a + b)操作，这个操作会把所有RDD元素按照key进行分组，然后使用给定的函数（这里就是Lamda表达式：(a, b) => a + b），对具有相同的key的多个value进行reduce操作，返回reduce后的(key,value)，比如(“hadoop”,1)和(“hadoop”,1)，具有相同的key，进行reduce以后就得到(“hadoop”,2)，这样就计算得到了这个单词的词频。
【3】编写独立应用程序执行词频统计
下面我们编写一个Scala应用程序来实现词频统计。
请登录Linux系统（本教程统一采用用户名hadoop进行登录），进入Shell命令提示符状态，然后，执行下面命令：
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/
mkdir -p src/main/scala //这里加入-p选项，可以一起创建src目录及其子目录请在“/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/src/main/scala”目录下新建一个test.scala文件，里面包含如下代码：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
val inputFile = "file:///usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/word.txt"
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile(inputFile)
val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
wordCount.foreach(println)
}
}
注意，SparkConf().setAppName(“WordCount”).setMaster(“local[2]”)这句语句，也可以删除.setMaster(“local[2]”)，只保留 val conf = new SparkConf().setAppName(“WordCount”)。
如果test.scala没有调用SparkAPI，那么，只要使用scalac命令编译后执行即可。但是，这个test.scala程序依赖 Spark API，因此我们需要通过 sbt 进行编译打包（“Spark-shell的测试及Scala独立应用程序的编写与sbt打包”这部分已经介绍过如何使用sbt进行编译打包）。下面再编译一次。
请执行如下命令：
cd /usr/local/spark/mycode/wordcount/
vi simple.sbt通过上面代码，新建一个simple.sbt文件，请在该文件中输入下面代码：
下面是我的spark及scala版本：
name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.5"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.3"
注意， “org.apache.spark”后面是两个百分号，千万不要少些一个百分号%，如果少了，编译时候会报错。
下面我们使用 sbt 打包 Scala 程序。为保证 sbt 能正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构：
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/
find .应该是类似下面的文件结构：
.
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/test.scala
./simple.sbt
./word.txt
接着，我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR（首次运行同样需要下载依赖包 ）：
cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/ //请一定把这目录设置为当前目录
/usr/local/sbt/sbt package上面执行过程需要消耗几分钟时间，屏幕上会返回一下信息：
[root@master wordcount]# cd /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/
[root@master wordcount]# /usr/local/sbt/sbt package
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=256M; support was removed in 8.0
[info] Set current project to Simple Project (in build file:/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/)
[info] Updating {file:/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/}wordcount...
[info] Resolving org.fusesource.jansi#jansi;1.4 ...
[info] downloading https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/avro/avro/1.7.7/avro-1.7.7.jar ...
[info] [SUCCESSFUL ] org.apache.avro#avro;1.7.7!avro.jar (32854ms)
[info] Done updating.
[info] Compiling 1 Scala source to /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/target/scala-2.10/classes...
[info] Packaging /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar ...
[info] Done packaging.
[success] Total time: 145 s, completed 2018-11-3 14:52:13
#屏幕上返回上述信息表明打包成功
生成的 jar 包的位置为 /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar。
最后，通过 spark-submit 运行程序。我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下：
/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class "WordCount" /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar下面是我的word.txt进行词频统计后的结果：
Problem:
Input path does not exist: file:/usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt
解析：InputFile找不到的时候，当你修改了test.scala的时候，也不可以直接用jar来跑，你需要重新编译用sbt重新打包生成新的jar包，然后再来跑。否则用之前打包的jar，它还是之前的错误编译生成的jar，程序即使main中源程序的test.scala程序源代码修改了，也会出错。
解决：sbt重新编译生成jar，重新运行！
[root@master wordcount]# /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class "WordCount" /usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop-2.8.4/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
18/11/03 15:01:36 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 1.6.3
18/11/03 15:01:36 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
18/11/03 15:01:36 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: root
18/11/03 15:01:36 INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls to: root
18/11/03 15:01:36 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(root); users with modify permissions: Set(root)
18/11/03 15:01:37 INFO util.Utils: Successfully started service 'sparkDriver' on port 34369.
18/11/03 15:01:37 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
18/11/03 15:01:38 INFO Remoting: Starting remoting
18/11/03 15:01:38 INFO util.Utils: Successfully started service 'sparkDriverActorSystem' on port 42135.
18/11/03 15:01:38 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://[email protected]:42135]
18/11/03 15:01:38 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker
18/11/03 15:01:38 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
18/11/03 15:01:38 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /tmp/blockmgr-a907e9a7-0ec9-4a2c-84ca-4e97b450043c
18/11/03 15:01:38 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 517.4 MB
18/11/03 15:01:38 INFO spark.SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
18/11/03 15:01:38 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
18/11/03 15:01:38 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:4040
18/11/03 15:01:38 INFO util.Utils: Successfully started service 'SparkUI' on port 4040.
18/11/03 15:01:38 INFO ui.SparkUI: Started SparkUI at http://192.168.10.251:4040
18/11/03 15:01:38 INFO spark.HttpFileServer: HTTP File server directory is /tmp/spark-8dfe652a-0642-4289-9687-0ff0af307dea/httpd-bde01377-d78e-4cdc-9f6b-d95543c17cd0
18/11/03 15:01:38 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
18/11/03 15:01:38 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
18/11/03 15:01:38 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:33810
18/11/03 15:01:38 INFO util.Utils: Successfully started service 'HTTP file server' on port 33810.
18/11/03 15:01:38 INFO spark.SparkContext: Added JAR file:/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/mycode/wordcount/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar at http://192.168.10.251:33810/jars/simple-project_2.10-1.0.jar with timestamp 1541228498915
18/11/03 15:01:38 INFO executor.Executor: Starting executor ID driver on host localhost
18/11/03 15:01:39 INFO util.Utils: Successfully started service 'org.apache.spark.network.netty.NettyBlockTransferService' on port 45968.
18/11/03 15:01:39 INFO netty.NettyBlockTransferService: Server created on 45968
18/11/03 15:01:39 INFO storage.BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager
18/11/03 15:01:39 INFO storage.BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager localhost:45968 with 517.4 MB RAM, BlockManagerId(driver, localhost, 45968)
18/11/03 15:01:39 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager
18/11/03 15:01:39 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 127.5 KB, free 517.3 MB)
18/11/03 15:01:39 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_0_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 14.2 KB, free 517.3 MB)
18/11/03 15:01:39 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_0_piece0 in memory on localhost:45968 (size: 14.2 KB, free: 517.4 MB)
18/11/03 15:01:39 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 0 from textFile at test.scala:10
Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:285)
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:228)
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:313)
at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:202)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
at org.apache.spark.Partitioner$.defaultPartitioner(Partitioner.scala:65)
at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$reduceByKey$3.apply(PairRDDFunctions.scala:331)
at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$reduceByKey$3.apply(PairRDDFunctions.scala:331)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:150)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:111)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:316)
at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions.reduceByKey(PairRDDFunctions.scala:330)
at WordCount$.main(test.scala:11)
at WordCount.main(test.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:731)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:181)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:206)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:121)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
18/11/03 15:01:40 INFO spark.SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook
18/11/03 15:01:40 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/metrics/json,null}
18/11/03 15:01:40 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/stage/kill,null}
18/11/03 15:01:40 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/api,null}
18/11/03 15:01:40 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/,null}
18/11/03 15:01:40 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/static,null}
18/11/03 15:01:40 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/executors/threadDump/json,null}
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18/11/03 15:01:40 INFO spark.MapOutputTrackerMasterEndpoint: MapOutputTrackerMasterEndpoint stopped!
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18/11/03 15:01:40 INFO storage.BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped
18/11/03 15:01:40 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Shutting down remote daemon.
18/11/03 15:01:40 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remote daemon shut down; proceeding with flushing remote transports.
18/11/03 15:01:40 INFO scheduler.OutputCommitCoordinator$OutputCommitCoordinatorEndpoint: OutputCommitCoordinator stopped!
18/11/03 15:01:41 INFO spark.SparkContext: Successfully stopped SparkContext
18/11/03 15:01:41 INFO util.ShutdownHookManager: Shutdown hook called
18/11/03 15:01:41 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-8dfe652a-0642-4289-9687-0ff0af307dea/httpd-bde01377-d78e-4cdc-9f6b-d95543c17cd0
18/11/03 15:01:41 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-8dfe652a-0642-4289-9687-0ff0af307dea