首页使用这个spark-submit命令行实现单词统计

使用这个spark-submit命令行实现单词统计

时间: 2024-12-11 21:43:32 浏览: 66

Spark 提供了一个命令行工具 `spark-submit`，用于提交 Spark 应用程序到集群运行。如果你想要编写一个简单的单词统计脚本来分析文本文件，可以按照以下步骤操作： 1. **创建 Spark 平台的应用**：首先，你需要创建一个 Scala 或 Python 程序作为 Spark 主应用。例如，用 Scala 编写一个名为 `wordCount.py` 的简单 WordCount 示例： ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder.appName("Word Count") .getOrCreate() val textFile = spark.read.text("input.txt") // 替换为你的输入文件路径 val words = textFile.flatMap(_.split("\\W+")) // 分割并去除标点 val wordCounts = words.countByValue() // 统计每个单词出现次数 wordCounts.foreach(println) // 打印结果 spark.stop() } } ``` 2. **打包应用**：将上述内容保存为 `.jar` 文件或者直接上传到 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或者支持的其他存储。 3. **提交到集群**：在命令行中，使用 `spark-submit` 发布你的应用，提供相关的参数： ```sh spark-submit --master yarn-client --class com.example.WordCount --jars your-jar-file.jar input.txt output-dir ``` 这里： - `--master` 指定 Spark 集群模式，如 yarn-client、local等。 - `--class` 指定主应用程序的全限定名（在这里是 `com.example.WordCount`）。 - `--jars` 如果使用的是 jar 包，指定包含应用的 jar 地址。 - `input.txt` 是你要处理的文本文件。 - `output-dir` 是计算结果将被保存的地方，通常是 HDFS 的路径。 4. **运行和监控**：命令执行后，你可以通过 Spark WebUI 查看作业状态和结果。

阅读全文