Scala第十九章节
Scala第十九章节
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章节目标
- 了解Actor的相关概述
- 掌握Actor发送和接收消息
- 掌握WordCount案例
1. Actor介绍
Scala中的Actor并发编程模型可以用来开发比Java线程效率更高的并发程序。我们学习Scala Actor的目的主要是为后续学习Akka做准备。
1.1 Java并发编程的问题
在Java并发编程中，每个对象都有一个逻辑监视器（monitor），可以用来控制对象的多线程访问。我们添加sychronized关键字来标记，需要进行同步加锁访问。这样，通过加锁的机制来确保同一时间只有一个线程访问共享数据。但这种方式存在资源争夺、以及死锁问题，程序越大问题越麻烦。
线程死锁
1.2 Actor并发编程模型
Actor并发编程模型，是Scala提供给程序员的一种与Java并发编程完全不一样的并发编程模型，是一种基于事件模型的并发机制。Actor并发编程模型是一种不共享数据，依赖消息传递的一种并发编程模式，有效避免资源争夺、死锁等情况。
1.3 Java并发编程对比Actor并发编程
| Java内置线程模型 | Scala Actor模型 |
|---|---|
| "共享数据-锁"模型 (share data and lock) | share nothing |
| 每个object有一个monitor，监视线程对共享数据的访问 | 不共享数据，Actor之间通过Message通讯 |
| 加锁代码使用synchronized标识 | |
| 死锁问题 | |
| 每个线程内部是顺序执行的 | 每个Actor内部是顺序执行的 |
注意:
scala在2.11.x版本中加入了Akka并发编程框架，老版本已经废弃。
Actor的编程模型和Akka很像，我们这里学习Actor的目的是为学习Akka做准备。
2. 创建Actor
我们可以通过类(class)或者单例对象(object), 继承Actor特质的方式, 来创建Actor对象.
2.1 步骤
- 定义class或object继承Actor特质
- 重写act方法
- 调用Actor的start方法执行Actor
注意: 每个Actor是并行执行的, 互不干扰.
2.2 案例一: 通过class实现
需求
- 创建两个Actor，一个Actor打印1-10，另一个Actor打印11-20
- 使用class继承Actor实现.（如果需要在程序中创建多个相同的Actor）
参考代码
import scala.actors.Actor
//案例:Actor并发编程入门, 通过class创建Actor
object ClassDemo01 {
//需求: 创建两个Actor，一个Actor打印1-10，另一个Actor打印11-20
//1. 创建Actor1, 用来打印1~10的数字.
class Actor1 extends Actor {
override def act(): Unit = for (i <- 1 to 10) println("actor1: " + i)
}
//2. 创建Actor2, 用来打印11~20的数字.
class Actor2 extends Actor {
override def act(): Unit = for (i <- 11 to 20) println("actor2: " + i)
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 启动两个Actor.
new Actor1().start()
new Actor2().start()
}
}
2.3 案例二: 通过object实现
需求
- 创建两个Actor，一个Actor打印1-10，另一个Actor打印11-20
- 使用object继承Actor实现.（如果在程序中只创建一个Actor）
参考代码
import scala.actors.Actor
//案例:Actor并发编程入门, 通过object创建Actor
object ClassDemo02 {
//需求: 创建两个Actor，一个Actor打印1-10，另一个Actor打印11-20
//1. 创建Actor1, 用来打印1~10的数字.
object Actor1 extends Actor {
override def act(): Unit = for (i <- 1 to 10) println("actor1: " + i)
}
//2. 创建Actor2, 用来打印11~20的数字.
object Actor2 extends Actor {
override def act(): Unit = for (i <- 11 to 20) println("actor2: " + i)
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 启动两个Actor.
Actor1.start()
Actor2.start()
}
}
2.4 Actor程序运行流程
- 调用start()方法启动Actor
- 自动执行act()方法
- 向Actor发送消息
- act方法执行完成后，程序会调用**exit()**方法结束程序执行.
3. 发送消息/接收消息
我们之前介绍Actor的时候，说过Actor是基于事件（消息）的并发编程模型，那么Actor是如何发送消息和接收消息的呢？
3.1 使用方式
3.1.1 发送消息
我们可以使用三种方式来发送消息：
| ！ | 发送异步消息，没有返回值 |
|---|---|
| !? | 发送同步消息，等待返回值 |
| !! | 发送异步消息，返回值是Future[Any] |
例如：要给actor1发送一个异步字符串消息，使用以下代码：
actor1 ! "你好!"
3.1.2 接收消息
Actor中使用receive方法来接收消息，需要给receive方法传入一个偏函数
{
case 变量名1:消息类型1 => 业务处理1
case 变量名2:消息类型2 => 业务处理2
...
}
注意: receive方法只接收一次消息，接收完后继续执行act方法
3.2 案例一: 发送及接收一句话
需求
- 创建两个Actor（ActorSender、ActorReceiver）
- ActorSender发送一个异步字符串消息给ActorReceiver
- ActorReceiver接收到该消息后，打印出来
参考代码
//案例: 采用 异步无返回的形式, 发送消息.
object ClassDemo03 {
//1. 创建发送消息的Actor, ActorSender, 发送一句话给ActorReceiver
object ActorSender extends Actor {
override def act(): Unit = {
//发送一句话给ActorReceiver
ActorReceiver ! "你好啊, 我是ActorSender!"
//发送第二句话
ActorReceiver ! "你叫什么名字呀? "
}
}
//2. 创建接收消息的Actor, ActorReceiver
object ActorReceiver extends Actor {
override def act(): Unit = {
//接收发送过来的消息.
receive {
case x: String => println(x)
}
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 启动两个Actor
ActorSender.start()
ActorReceiver.start()
}
}
3.3 案例二: 持续发送和接收消息
如果我们想实现ActorSender一直发送消息, ActorReceiver能够一直接收消息，该怎么实现呢？
答: 我们只需要使用一个while(true)循环，不停地调用receive来接收消息就可以啦。
需求
- 创建两个Actor（ActorSender、ActorReceiver）
- ActorSender持续发送一个异步字符串消息给ActorReceiver
- ActorReceiver持续接收消息，并打印出来
参考代码
//案例:Actor 持续发送和接收消息.
object ClassDemo04 {
//1. 创建发送消息的Actor, ActorSender, 发送一句话给ActorReceiver
object ActorSender extends Actor {
override def act(): Unit = {
while(true) {
//发送一句话给ActorReceiver
ActorReceiver ! "你好啊, 我是ActorSender!"
//休眠3秒.
TimeUnit.SECONDS.sleep(3) //单位是: 秒
}
}
}
//2. 创建接收消息的Actor, ActorReceiver
object ActorReceiver extends Actor {
override def act(): Unit = {
//接收发送过来的消息, 持续接收.
while(true) {
receive {
case x: String => println(x)
}
}
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 启动两个Actor
ActorSender.start()
ActorReceiver.start()
}
}
3.4 案例三: 优化持续接收消息
上述代码，是用while循环来不断接收消息的, 这样做可能会遇到如下问题:
- 如果当前Actor没有接收到消息，线程就会处于阻塞状态
- 如果有很多的Actor，就有可能会导致很多线程都是处于阻塞状态
- 每次有新的消息来时，重新创建线程来处理
- 频繁的线程创建、销毁和切换，会影响运行效率
针对上述情况, 我们可以使用loop(), 结合react()来复用线程, 这种方式比while循环 + receive()更高效.
需求
- 创建两个Actor（ActorSender、ActorReceiver）
- ActorSender持续发送一个异步字符串消息给ActorReceiver
- ActorReceiver持续接收消息，并打印出来
注意: 使用loop + react重写上述案例.
参考代码
//案例: 使用loop + react循环接收消息.
object ClassDemo05 {
//1. 创建发送消息的Actor, ActorSender, 发送一句话给ActorReceiver
object ActorSender extends Actor {
override def act(): Unit = {
while(true) {
//发送一句话给ActorReceiver
ActorReceiver ! "你好啊, 我是ActorSender!"
//休眠3秒.
TimeUnit.SECONDS.sleep(3) //单位是: 秒
}
}
}
//2. 创建接收消息的Actor, ActorReceiver
object ActorReceiver extends Actor {
override def act(): Unit = {
//接收发送过来的消息, 持续接收.
loop{
react {
case x: String => println(x)
}
}
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 启动两个Actor
ActorSender.start()
ActorReceiver.start()
}
}
3.5 案例四: 发送和接收自定义消息
我们前面发送的消息都是字符串类型，Actor中也支持发送自定义消息，例如：使用样例类封装消息，然后进行发送处理。
3.5.1 示例一: 发送同步有返回消息
需求
- 创建一个MsgActor，并向它发送一个同步消息，该消息包含两个字段（id、message）
- MsgActor回复一个消息，该消息包含两个字段（message、name）
- 打印回复消息
注意:
- 使用
!?来发送同步消息- 在Actor的act方法中，可以使用sender获取发送者的Actor引用
参考代码
//案例: Actor发送和接收自定义消息, 采用 同步有返回的形式
object ClassDemo06 {
//1. 定义两个样例类Message(表示发送数据), ReplyMessage(表示返回数据.)
case class Message(id: Int, message: String) //自定义的发送消息 样例类
case class ReplyMessage(message: String, name: String) //自定义的接收消息 样例类
//2. 创建一个MsgActor，用来接收MainActor发送过来的消息, 并向它回复一条消息.
object MsgActor extends Actor {
override def act(): Unit = {
//2.1 接收 主Actor(MainActor) 发送过来的消息.
loop {
react {
//结合偏函数使用
case Message(id, message) => println(s"我是MsgActor, 我收到的消息是: ${id}, ${message}")
//2.2 给MainActor回复一条消息.
//sender: 获取消息发送方的Actor对象
sender ! ReplyMessage("我很不好, 熏死了!...", "车磊")
}
}
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 开启MsgActor
MsgActor.start()
//4. 通过MainActor, 给MsgActor发送一个 Message对象.
//采用 !? 同步有返回.
val reply:Any = MsgActor !? Message(1, "你好啊, 我是MainActor, 我在给你发消息!")
//resutl表示最终接收到的 返回消息.
val result = reply.asInstanceOf[ReplyMessage]
//5. 输出结果.
println(result)
}
}
3.5.2 示例二: 发送异步无返回消息
需求
创建一个MsgActor，并向它发送一个异步无返回消息，该消息包含两个字段（id, message）
注意: 使用
!发送异步无返回消息
参考代码
//案例: Actor发送和接收自定义消息, 采用 异步 无返回的形式
object ClassDemo07 {
//1. 定义一个样例类Message(表示发送数据)
case class Message(id: Int, message: String) //自定义的发送消息 样例类
//2. 创建一个MsgActor，用来接收MainActor发送过来的消息, 并打印.
object MsgActor extends Actor {
override def act(): Unit = {
//2.1 接收 主Actor(MainActor) 发送过来的消息.
loop {
react {
//结合偏函数使用
case Message(id, message) => println(s"我是MsgActor, 我收到的消息是: ${id}, ${message}")
}
}
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 开启MsgActor
MsgActor.start()
//4. 通过MainActor, 给MsgActor发送一个 Message对象.
//采用 ! 异步无返回
MsgActor ! Message(1, "我是采用 异步无返回 的形式发送消息!")
}
}
3.5.3 示例三: 发送异步有返回消息
需求
- 创建一个MsgActor，并向它发送一个异步有返回消息，该消息包含两个字段（id、message）
- MsgActor回复一个消息，该消息包含两个字段（message、name）
- 打印回复消息
注意:
- 使用
!!发送异步有返回消息- 发送后，返回类型为Future[Any]的对象
- Future表示异步返回数据的封装，虽获取到Future的返回值，但不一定有值，可能在将来某一时刻才会返回消息
- Future的isSet()可检查是否已经收到返回消息，apply()方法可获取返回数据
图解
参考代码
//案例: Actor发送和接收自定义消息, 采用 异步有返回的形式
object ClassDemo08 {
//1. 定义两个样例类Message(表示发送数据), ReplyMessage(表示返回数据.)
case class Message(id: Int, message: String) //自定义的发送消息 样例类
case class ReplyMessage(message: String, name: String) //自定义的接收消息 样例类
//2. 创建一个MsgActor，用来接收MainActor发送过来的消息, 并向它回复一条消息.
object MsgActor extends Actor {
override def act(): Unit = {
//2.1 接收 主Actor(MainActor) 发送过来的消息.
loop {
react {
//结合偏函数使用
case Message(id, message) => println(s"我是MsgActor, 我收到的消息是: ${id}, ${message}")
//2.2 给MainActor回复一条消息.
//sender: 获取消息发送方的Actor对象
sender ! ReplyMessage("我很不好, 熏死了!...", "糖糖")
}
}
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//3. 开启MsgActor
MsgActor.start()
//4. 通过MainActor, 给MsgActor发送一个 Message对象.
//采用 !! 异步有返回.
val future: Future[Any] = MsgActor !! Message(1, "你好啊, 我是MainActor, 我在给你发消息!")
//5. 因为future中不一定会立马有数据, 所以我们要校验.
//Future的isSet()可检查是否已经收到返回消息，apply()方法可获取返回数据
//!future.isSet表示: 没有接收到具体的返回消息, 就一直死循环.
while(!future.isSet){}
//通过Future的apply()方法来获取返回的数据.
val result = future.apply().asInstanceOf[ReplyMessage]
//5. 输出结果.
println(result)
}
}
4. 案例: WordCount
4.1 需求
接下来，我们要使用Actor并发编程模型实现多文件的单词统计。
案例介绍
给定几个文本文件（文本文件都是以空格分隔的），使用Actor并发编程来统计单词的数量.
思路分析
实现思路
- MainActor获取要进行单词统计的文件
- 根据文件数量创建对应的WordCountActor
- 将文件名封装为消息发送给WordCountActor
- WordCountActor接收消息，并统计单个文件的单词计数
- 将单词计数结果发送给MainActor
- MainActor等待所有的WordCountActor都已经成功返回消息，然后进行结果合并
4.2 步骤一: 获取文件列表
实现思路
-
在当前项目下的data文件夹下有: 1.txt, 2.txt两个文本文件, 具体存储内容如下:
1.txt文本文件存储内容如下:
hadoop sqoop hadoop hadoop hadoop flume hadoop hadoop hadoop spark2.txt文本文件存储内容如下:
flink hadoop hive hadoop sqoop hadoop hadoop hadoop hadoop spark -
获取上述两个文本文件的路径, 并将结果打印到控制台上.
参考代码
object MainActor {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 获取所有要统计的文件的路径.
//1.1 定义变量dir, 记录保存所有文件的: 文件夹路径. ./data/
var dir = "./data/"
//1.2 获取该文件夹下, 所有的文件名.
var fileNameList = new File(dir).list().toList //List("1.txt", "2.txt")
//1.3 对获取到的文件名进行封装, 获取其全路径. ./data/1.txt ./data/2.txt
var fileDirList = fileNameList.map(dir + _)
//println(fileDirList)
}
}
4.3 步骤二: 创建WordCountActor
实现思路
- 根据文件数量创建对应个数的WordCountActor对象.
- 为了方便后续发送消息给Actor，将每个Actor与文件名关联在一起
实现步骤
- 创建WordCountActor
- 将文件列表转换为WordCountActor
- 为了后续方便发送消息给Actor，将Actor列表和文件列表拉链到一起
- 打印测试
参考代码
-
WordCountActor.scala文件中的代码
//2.1 先创建WordCountActor类, 用来获取WordCountActor对象. //创建WordCountActor类, 每一个WordCountActor对象, 统计一个文件. class WordCountActor extends Actor { override def act(): Unit = { } } -
MainActor.scala文件中的代码
object MainActor { def main(args: Array[String]): Unit = { //1. 获取所有要统计的文件的路径. //1.1 定义变量dir, 记录保存所有文件的: 文件夹路径. ./data/ var dir = "./data/" //1.2 获取该文件夹下, 所有的文件名. var fileNameList = new File(dir).list().toList //List("1.txt", "2.txt") //1.3 对获取到的文件名进行封装, 获取其全路径. ./data/1.txt ./data/2.txt var fileDirList = fileNameList.map(dir + _) //println(fileDirList) //2. 根据文件数量, 创建对应的WordCountActor对象. //2.1 先创建WordCountActor类, 用来获取WordCountActor对象. //2.2 根据文件数量, 创建对应的WordCountActor对象. val wordCountList = fileNameList.map(_ => new WordCountActor) //根据两个txt文件, 创建了两个wordCount对象. //println(wordCountList) //2.3 将WordCountActor和文件全路径关联起来 val actorWithFile = wordCountList.zip(fileDirList) //WordCountActor -> ./data/1.txt , WordCountActor -> ./data/2.txt println(actorWithFile) } }
4.4 步骤三: 启动Actor/发送/接收任务消息
实现思路
启动所有WordCountActor对象，并发送单词统计任务消息给每个WordCountActor对象.
注意: 此处应
发送异步有返回消息
实现步骤
- 创建一个WordCountTask样例类消息，封装要进行单词计数的文件名
- 启动所有WordCountActor，并发送异步有返回消息
- 获取到所有的WordCountActor中返回的消息（封装到一个Future列表中）
- 在WordCountActor中接收并打印消息
参考代码
-
MessagePackage.scala文件中的代码
/** * 表示: MainActor 给每一个WordCountActor发送任务的 格式. * @param fileName 具体的要统计的 文件路径. */ case class WordCountTask(fileName:String) -
MainActor.scala文件中的代码
object MainActor { def main(args: Array[String]): Unit = { //1. 获取所有要统计的文件的路径. //1.1 定义变量dir, 记录保存所有文件的: 文件夹路径. ./data/ var dir = "./data/" //1.2 获取该文件夹下, 所有的文件名. var fileNameList = new File(dir).list().toList //List("1.txt", "2.txt") //1.3 对获取到的文件名进行封装, 获取其全路径. ./data/1.txt ./data/2.txt var fileDirList = fileNameList.map(dir + _) //println(fileDirList) //2. 根据文件数量, 创建对应的WordCountActor对象. //2.1 先创建WordCountActor类, 用来获取WordCountActor对象. //2.2 根据文件数量, 创建对应的WordCountActor对象. val wordCountList = fileNameList.map(_ => new WordCountActor) //根据两个txt文件, 创建了两个wordCount对象. //println(wordCountList) //2.3 将WordCountActor和文件全路径关联起来 val actorWithFile = wordCountList.zip(fileDirList) //WordCountActor -> ./data/1.txt , WordCountActor -> ./data/2.txt println(actorWithFile) //3. 启动WordCountActor, 并给每一个WordCountActor发送任务. /* Map(spark -> 1, hadoop -> 7, sqoop -> 1, flume -> 1) Map(sqoop -> 1, flink -> 1, hadoop -> 6, spark -> 1, hive -> 1) */ val futureList: List[Future[Any]] = actorWithFile.map { //futureList: 记录的是所有WordCountActor统计的结果. keyVal => //keyVal的格式: WordCountActor -> ./data/1.txt //3.1 获取具体的要启动的WordCountActor对象. val actor = keyVal._1 //actor: WordCountActor //3.2 启动具体的WordCountActor. actor.start() //3.3 给每个WordCountActor发送具体的任务(文件路径) 异步有返回. val future: Future[Any] = actor !! WordCountTask(keyVal._2) future //记录的是某一个WordCountActor返回的统计结果. } } } -
WordCountActor.scala文件中的代码
//2.1 先创建WordCountActor类, 用来获取WordCountActor对象. //创建WordCountActor类, 每一个WordCountActor对象, 统计一个文件. class WordCountActor extends Actor { override def act(): Unit = { loop { react { //3.4 接收具体的任务 case WordCountTask(fileName) => //3.5 打印具体的任务 println(s"接收到的具体任务是: ${fileName}") } } } }
4.5 步骤四: 统计文件单词计数
实现思路
读取文件文本，并统计出来单词的数量。例如：
(hadoop, 3), (spark, 1)...
实现步骤
- 读取文件内容，并转换为列表
- 按照空格切割文本，并转换为一个一个的单词
- 为了方便进行计数，将单词转换为元组
- 按照单词进行分组，然后再进行聚合统计
- 打印聚合统计结果
参考代码
-
WordCountActor.scala文件中的代码
class WordCountActor extends Actor { override def act(): Unit = { //采用loop + react 方式接收数据. loop { react { //3.4 接收具体的任务 case WordCountTask(fileName) => //3.5 打印具体的任务 println(s"接收到的具体任务是: ${fileName}") //4. 统计接收到的文件中的每个单词的数量. //4.1 获取指定文件中的所有的文件. List("hadoop sqoop hadoop","hadoop hadoop flume") val lineList = Source.fromFile(fileName).getLines().toList //4.2 将上述获取到的数据, 转换成一个一个的字符串. //List("hadoop", "sqoop", "hadoop","hadoop", "hadoop", "flume") val strList = lineList.flatMap(_.split(" ")) //4.3 给每一个字符串后边都加上次数, 默认为1. //List("hadoop"->1, "sqoop"->1, "hadoop"->1, "hadoop"->1, "flume"->1) val wordAndCount = strList.map(_ -> 1) //4.4 按照 字符串内容分组. //"hadoop" -> List("hadoop"->1, "hadoop"->1), "sqoop" -> List("sqoop"->1) val groupMap = wordAndCount.groupBy(_._1) //4.5 对分组后的内容进行统计, 统计每个单词的总次数. "hadoop" -> 2, "sqoop" -> 1 val wordCountMap = groupMap.map(keyVal => keyVal._1 -> keyVal._2.map(_._2).sum) //4.6 打印统计后的结果. println(wordCountMap) } } } }
4.6 步骤五: 返回结果给MainActor
实现思路
- 将单词计数的结果封装为一个样例类消息，并发送给MainActor
- MainActor等待所有WordCountActor均已返回后,获取到每个WordCountActor单词计算后的结果
实现步骤
- 定义一个样例类封装单词计数结果
- 将单词计数结果发送给MainActor
- MainActor中检测所有WordCountActor是否均已返回，如果均已返回，则获取并转换结果
- 打印结果
参考代码
-
MessagePackage.scala文件中的代码
/** * 表示: MainActor 给每一个WordCountActor发送任务的 格式. * @param fileName 具体的要统计的 文件路径. */ case class WordCountTask(fileName:String) /** * 每个WordCountActor统计完的返回结果的: 格式 * @param wordCountMap 具体的返回结果, 例如: Map("hadoop"->6, "sqoop"->1) */ case class WordCountResult(wordCountMap:Map[String, Int]) -
WordCountActor.scala文件中的代码
class WordCountActor extends Actor { override def act(): Unit = { //采用loop + react 方式接收数据. loop { react { //3.4 接收具体的任务 case WordCountTask(fileName) => //3.5 打印具体的任务 println(s"接收到的具体任务是: ${fileName}") //4. 统计接收到的文件中的每个单词的数量. //4.1 获取指定文件中的所有的文件. List("hadoop sqoop hadoop","hadoop hadoop flume") val lineList = Source.fromFile(fileName).getLines().toList //4.2 将上述获取到的数据, 转换成一个一个的字符串. List("hadoop", "sqoop", "hadoop","hadoop", "hadoop", "flume") val strList = lineList.flatMap(_.split(" ")) //4.3 给每一个字符串后边都加上次数, 默认为1. List("hadoop"->1, "sqoop"->1, "hadoop"->1,"hadoop"->1, "hadoop"->1, "flume"->1) val wordAndCount = strList.map(_ -> 1) //4.4 按照 字符串内容分组. "hadoop" -> List("hadoop"->1, "hadoop"->1), "sqoop" -> List("sqoop"->1) val groupMap = wordAndCount.groupBy(_._1) //4.5 对分组后的内容进行统计, 统计每个单词的总次数. "hadoop" -> 2, "sqoop" -> 1 val wordCountMap = groupMap.map(keyVal => keyVal._1 -> keyVal._2.map(_._2).sum) //4.6 把统计后的结果返回给: MainActor. sender ! WordCountResult(wordCountMap) } } } }
4.7 步骤六: 结果合并
实现思路
对接收到的所有单词计数进行合并。
参考代码
-
MainActor.scala文件中的代码
object MainActor { def main(args: Array[String]): Unit = { //1. 获取所有要统计的文件的路径. //1.1 定义变量dir, 记录保存所有文件的: 文件夹路径. ./data/ var dir = "./data/" //1.2 获取该文件夹下, 所有的文件名. var fileNameList = new File(dir).list().toList //List("1.txt", "2.txt") //1.3 对获取到的文件名进行封装, 获取其全路径. ./data/1.txt ./data/2.txt var fileDirList = fileNameList.map(dir + _) //println(fileDirList) //2. 根据文件数量, 创建对应的WordCountActor对象. //2.1 先创建WordCountActor类, 用来获取WordCountActor对象. //2.2 根据文件数量, 创建对应的WordCountActor对象. val wordCountList = fileNameList.map(_ => new WordCountActor) //根据两个txt文件, 创建了两个wordCount对象. //println(wordCountList) //2.3 将WordCountActor和文件全路径关联起来 val actorWithFile = wordCountList.zip(fileDirList) //WordCountActor -> ./data/1.txt , WordCountActor -> ./data/2.txt println(actorWithFile) //3. 启动WordCountActor, 并给每一个WordCountActor发送任务. /* Map(spark -> 1, hadoop -> 7, sqoop -> 1, flume -> 1) Map(sqoop -> 1, flink -> 1, hadoop -> 6, spark -> 1, hive -> 1) */ val futureList: List[Future[Any]] = actorWithFile.map { //futureList: 记录的是所有WordCountActor统计的结果. keyVal => //keyVal的格式: WordCountActor -> ./data/1.txt //3.1 获取具体的要启动的WordCountActor对象. val actor = keyVal._1 //actor: WordCountActor //3.2 启动具体的WordCountActor. actor.start() //3.3 给每个WordCountActor发送具体的任务(文件路径) 异步有返回. val future: Future[Any] = actor !! WordCountTask(keyVal._2) future //记录的是某一个WordCountActor返回的统计结果. } //5. MainActor对接收到的数据进行合并. //5.1 判断所有的future都有返回值后, 再往下执行. // 过滤没有返回值的future 不为0说明还有future没有收到值 while(futureList.filter(!_.isSet).size != 0) {} //futureList: future1, future2 //5.2 从每一个future中获取数据. //wordCountMap: List(Map(spark -> 1, hadoop -> 7, sqoop -> 1, flume -> 1), Map(sqoop -> 1, flink -> 1, hadoop -> 6, spark -> 1, hive -> 1)) val wordCountMap = futureList.map(_.apply().asInstanceOf[WordCountResult].wordCountMap) //5.3 对获取的数据进行flatten, groupBy, map, 然后统计. val result = wordCountMap.flatten.groupBy(_._1).map(keyVal => keyVal._1 -> keyVal._2.map(_._2).sum) //5.4 打印结果 println(result) } }