大数据平台运维-Spark实战 第3关:WordCount词频统计
时间: 2025-02-16 12:16:46 浏览: 62
大数据平台运维中的Spark实战中,第三关通常涉及到Apache Spark的基石应用——WordCount算法,它是一个简单的分布式文本处理案例,用于统计输入数据中每个单词出现的频率。在这一部分,你需要熟悉如何使用Scala、Python或者其他支持的Spark API语言编写程序:
1. 首先,你需要创建一个`TextFile`对象,这是Spark从HDFS或其他数据源读取文本文件的基础。
2. 接着,通过`flatMap()`函数将文本拆分成单个单词,并转换成Pair RDD,其中键是单词,值是1。这里利用了RDD的并行特性,加速处理。
3. 然后,对这个Pair RDD应用`reduceByKey()`函数,累加每个单词的计数。这一步会合并所有相同的键,并计算它们对应的值之和。
4. 最后,你可以选择保存结果到HDFS或者显示在控制台上。
示例代码片段(Scala):
```scala
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile("input.txt") // 替换为实际文件路径
val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split("\\W+"))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.saveAsTextFile("output.txt") // 保存结果
```
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