大数据处理学习笔记2.4

一、词频统计准备工作
单词计数是学习分布式计算的入门程序，有很多种实现方式，例如MapReduce；使用Spark提供的RDD算子可以更加轻松地实现单词计数。
在IntelliJ IDEA中新建Maven管理的Spark项目，并在该项目中使用Scala语言编写Spark的WordCount程序，最后将项目打包提交到Spark集群（Standalone模式）中运行。
（一）创建本地单词文件
在D:\spark_work\wordcount\input里创建单词文件words.txt
（二）启动集群的HDFS与Spark
启动HDFS服务

 

• 启动Spark集群 

 

二）在HDFS上准备单词文件

• 在虚拟机上创建单词文件 - words.txt

 

 

• 将单词文件上传到HDFS指定目录/wordcount/input 

 

二、本地模式执行Spark程序

（一）新建Maven项目

• 新建Maven项目，基于JDK11

 

 

• 设置项目信息（项目名称、保存位置、组编号以及产品编号）

 

 

• 单击【Finish】按钮

• 将java目录改成scala目录

二）添加相关依赖和构建插件
在pom.xml文件里添加依赖与Maven构建插件

由于源程序目录改成了scala，在元素里必须添加子元素，指定目录src/main/scala
（三）创建日志属性文件
在resources目录里创建日志属性文件 - log4j.properties

 

四）添加Scala SDK

• 安装配置Scala 2.12.15

• 在项目结构窗口的Global Libraries里添加Scala 2.12.15

 

 

五）创建词频统计单例对象

• 创建net.huawei.rdd包，然后在包里创建WordCount单例对象

 

 

六）本地运行程序，查看结果

• 首先看控制台输出结果

 

 

后查看HDFS上的结果文件内容

 显示结果文件内容

 

 有两个结果文件，我们可以分别查看其内容

 

再次运行程序，会报错说输出目录已经存在 

 

-执行命令： hdfs dfs -rm -r /wordcount/output，删除输出目录

 

 再次运行，查看结果