Spark 大数据中文分词统计（三） Scala语言实现分词统计

        Java版的Spark大数据中文分词统计程序完成之后，又经过一周的努力，把Scala版的Spark

大数据中文分词统计程序也搞出来了，在此分享给各位想学习Spark的朋友。

        如下是程序最终运行的界面截图，和Java版差别不大：

       

        如下是Scala工程结构：

          当你在工程主类文件WordCounter.scala上单击右键，选择Run As Scala Application：

       然后选择唐诗宋词进行分词统计，就会出现前面显示的分词结果。

       工程代码已经上传CSDN：http://download.csdn.net/detail/yangdanbo1975/9608632。

       整个工程结构很简单，Text包中和Java工程中一样，包含了内置的文本文件。整个工程引用的类库和Java工程类似，只是多了Scala的内容。

需要注意的是，由于Scala版本的不同， Scala缺省引用的类库也有所不同，例如当选择Eclipse自带的Scala 2.10.6版本时，swing类库是自动引

入的，如下图所示：

        可是，如果你选择不同的Scala版本，比如最新下载安装的2.1.18版，swing类库就得自己手动加载了：

         你可以在工程属性的Java Build Path -> Scala Library Container 中Edit Library，来切换Scala Library的版本：

       整个工程总共包括GuiUtils.scala，SparkWordCount.scala，TextPane.scala和WordCounter.scala四个Scala类和JavaUtil.java一个Java类。

       GuiUtils.scala完全复制自网上代码，实现了类似 于Java Swing中OptionPanel的message 提示框的功能。

       TextPane.scala则复制自GitHub上的ScalaSwing2项目，把JTextPanel移植到了Scala中。标准的Scala Library直到2.1.18版本都没有实现

TextPanel，只有TextArea，我们的工程中显示分词结果沿用了Java版的JTextPane，所以我们复制了这个Scala版的。

        SparkWordCount.scala类实现了Spark中文分词统计的核心功能，是在DT 大数据梦工厂王家林老师的SparkWordCount的代码基础上改写的。

        首先，把主要功能步骤从伴生对象的main方法中移到了SparkWordCount类中，并拆分为多个方法，使得伴生对象的main方法和后面的GUI界面

都能调用：

        class SparkWordCount {
               var sc:SparkContext = null;
 
               def initSpark(appName:String){
                     /**
                      * 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
                      * 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
                      * 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
                      * 只有1G的内存）的初学者       * 
                      */
                      val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
                      conf.setAppName(appName) //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
                      conf.setMaster("local") //此时，程序在本地运行，不需要安装Spark集群
     
                     /**
                      * 第2步：创建SparkContext对象
                      * SparkContext是Spark程序所有功能的唯一入口，无论是采用Scala、Java、Python、R等都必须有一个SparkContext
                      * SparkContext核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend
                      * 同时还会负责Spark程序往Master注册程序等
                      * SparkContext是整个Spark应用程序中最为至关重要的一个对象
                      */
                      sc = new SparkContext(conf) //创建SparkContext对象，通过传入SparkConf实例来定制Spark运行的具体参数和配置信息
                }
 
                def wordCount(doc:String, wordLength:Int):RDD[(String,Int)]={
                      /**
                       * 第3步：根据具体的数据来源（HDFS、HBase、Local FS、DB、S3等）通过SparkContext来创建RDD
                       * RDD的创建基本有三种方式：根据外部的数据来源（例如HDFS）、根据Scala集合、由其它的RDD操作
                       * 数据会被RDD划分成为一系列的Partitions，分配到每个Partition的数据属于一个Task的处理范畴
                       */
                        //val lines = sc.textFile("E://text//唐诗三百首.txt", 1) //读取本地文件并设置为一个Partion
                        //val lines = sc.textFile("src/com/magicstudio/spark/text/唐诗三百首.txt", 1)
                        val lines = sc.textFile(doc, 1) 
     
                        /**
                         * 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
                         *  第4.1步：讲每一行的字符串拆分成单个的单词
                         */
     
                         //val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")} //对每一行的字符串进行单词拆分并把所有行的拆分结果通过flat合并成为一个大的单词集合
                         val words = lines.flatMap { line => JavaUtil.getSplitWords(line, wordLength).asScala }
                         /**
                          * 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
                          *  第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)
                          */
                         val pairs = words.map { word => (word, 1) }
     
                         /**
                          * 第4步：对初始的RDD进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
                          *  第4.3步：在每个单词实例计数为1基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
                          */
                         val wordCounts = pairs.reduceByKey(_+_) //对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）
     
                          //added by Dumbbell Yang at 2016-07-24
                         wordCounts.sortBy(x => x._2 , false, wordCounts.partitions.size)
               }
 
               def outputResult(wordCounts:RDD[(String,Int)]){
                        wordCounts.foreach(wordNumberPair => println(wordNumberPair._1 + " : " + wordNumberPair._2))
               }
 
               def closeSpark(){
                       sc.stop()
                }

   }

        其次，在wordCount方法中，把原来第3步读取固定文件的方式改为参数方式，可以是src目录下的相对文件路径（在GUI界面上通过下拉

框选择），也可以是本地磁盘上的绝对文件路径（通过文件浏览框选择）：

      //val lines = sc.textFile("E://text//唐诗三百首.txt", 1) //读取本地文件并设置为一个Partion
      //val lines = sc.textFile("src/com/magicstudio/spark/text/唐诗三百首.txt", 1)
      val lines = sc.textFile(doc, 1)

      然后就是第4.1步中，通过调用JavaUtil类中的java方法，实现了中文分词功能，替换掉原来简单的split，对每一行文本进行中文分词：

      //val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")} //对每一行的字符串进行单词拆分并把所有行的拆分结果通过flat合并成为一个大的单词集合
      val words = lines.flatMap { line => JavaUtil.getSplitWords(line, wordLength).asScala }

      需要注意的是，由于需要调用Java功能，在Scala和Java之间进行数据传递，所以必须引用数据类型转换的library：

      import collection.JavaConverters._

      然后，才可以对JavaUtil中的getSplitWords方法返回的结果进行asScala的转换，使之能够满足Scala方法调用的要求。

      最后的一个改动，就是加上了一个对分词统计结果按照词频进行排序的功能：

      //added by Dumbbell Yang at 2016-07-24
      wordCounts.sortBy(x => x._2 , false, wordCounts.partitions.size)

      可以对比Java方法实现排序时，交换key和value，排序，然后在交换回去的繁琐，scala语言确实方便很多。

      经过以上改动之后，Spark中文分词统计功能，既可以从main方法中调用，如伴生对象中原来的调用：

      /**
       * 使用Scala开发本地测试的Spark WordCount程序
       * @author DT大数据梦工厂
       * 新浪微博：http://weibo.com/ilovepains/
       */
object SparkWordCount{
 
    def main(args: Array[String]){
       val counter = new SparkWordCount
      
       counter.initSpark("Spark中文分词统计")
      
       val words = counter.wordCount("src/com/magicstudio/spark/text/唐诗三百首.txt", 2)
      
       counter.outputResult(words)
      
       counter.closeSpark()
    }
}

      也可以从WordCounter.scala这个GUI界面程序中调用。

      WordCounter.scala类主要实现了Spark中文分词统计程序的GUI界面，代码也并不复杂，需要注意的有以下几点：

      首先伴生对象声明，最新的Scala Library中，是基于SimpleSwingApplication的：

      object WordCounter extends SimpleSwingApplication {

      但是在早期Scala Library中，这个类名字是SimpleGUIApplication，所以网上很多没有及时更新的代码，在新的Scala

Library下都需要修改类名才能编译运行。

      其次，是关于Scala函数返回值，文档上只是说函数最后一个语句的返回值就是函数的返回值，但其实并不具体，经过

程序测试，其实应该说是最后一个执行语句的返回值更确切些，而且应该指出在不同的条件下，会执行不同的逻辑，因而

最后一个执行语句并不是像很多例子中那样，一定就是语句的最后一行，例如：

      def getDocPath():String={
           if (docField.text.isEmpty()){
                "src/com/magicstudio/spark/text/" + cboDoc.selection.item + ".txt"
           }
           else{
                docField.text
           }
      }

      再例如：

      def getTopN():Int={
           if (top50.selected){
               50
          }
          else if (top100.selected){
               100
          }
          else if (top500.selected){
               500
          }
          else if (top1000.selected){
               1000
          }
          else if (topAll.selected){
               0
          }
          else{
               0
          }
       }

       而且，返回值不用写return，直接表达式即可，充分体现了Scala语言孜孜以求的精简。

       最后值得一提的是Scala和Java的相互调用功能，对于复用已有的Java开发的大量应用功能，意义深远。

       在Scala工程中，你可以添加Java类，引用已有的Java类，用java方法实现很多功能，然后在Scala类中来调用，

例如，在本工程中，中文分词功能就是通过java方法，引用IKAnalyzer组件在JavaUtil方法中实现的，在Scala类中

调用。再例如，JavaUtil中的其他方法，如：

public static void showRDDWordCount(JavaRDD> wordCount,
   int countLimit, String curDoc, JTextPane resultPane, JCheckBox chkClear)

        也是改写自原来的Java工程中的源码，在Scala类中引用，完成在GUI界面显示分词结果的功能。

        当然，为了在Scala中引用，对参数做了一些改动，如原来没有传递界面控件，现在改成传递Scala界面组件的

peer（对应的Java Swing组件），原来的分词元组是Tuple2，现在改成Tuple2,用Scala的

Int类型替换掉Java的Integer类型，因为Scala的RDD.toJavaRDD()方法生成的RDD是。而Java完全可以引

用Scala的Int类型（本来的Tuple2就是Scala的类型）。总而言之，Scala和Java相互调用的功能还是很强大，很方便的。

        以上便是对Scala语言实现Spark中文分词统计的一个小小总结。以后有时间的话，我会继续尝试SparkStreaming，

Spark SQL等Spark其它相关技术，争取全面掌握Spark。