[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序

原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html

原文作者:博客园--曲高终和寡

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由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面

我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑

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前面两篇文章讲了如何配置Hadoop,Scala,spark,那么这一篇就开始写第一个基于spark的数据分析小项目了(我也是照搬教程的,可能跟很多人的相同)

一.待分析数据来源

你们可以自己准备,也可以跟教程一样直接用spark目录下的README.md

我的文件的绝对路径就是 :

/Library/Spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/README.md

二.在IDE里面新建一个maven项目,引入这个包:

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.3.0</version>
        </dependency>

三.开始两个练手小程序

1.统计类型的:统计包含X的行数

每一句的意义我都标了详细的注释,看注释就OK了

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

/**
 * @Author Created by ShadowSaint on 2018/3/16
 */
public class SimpleApp {
    public static void main(String[] args) {
        //指定待读取文件的路径
        String filePath = "/Library/Spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/README.md";
        //配置一个Spark配置,注意,本次测试的时候这里不能少setMaster,这里可选的master好像有4种,分别对应了Spark是本地测试的,还是集群的等运行方式
        SparkConf conf=new SparkConf()
                .setMaster("local[*]")
                .setAppName("Simple Application");
        //新建一个JavaSpark的运行环境
        JavaSparkContext context=new JavaSparkContext(conf);
        //初始化一个RDD,RDD全称弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset,是Spark最主要的一个抽象出来的概念,就是分布式的数据集合
        //后面加 .cache 就是spark的优点所在了,数据可以缓存在内存内计算,速度会快很多,内存不够用了再存在硬盘,不像Hadoop那样都存在硬盘
        JavaRDD<String> logData = context.textFile(filePath).cache();

        //然后就对RDD进行操作,filter,顾名思义,过滤器,里面的入口参数是 Function ,count,算数
        //spark还有个特点就是,只有到要计算的那一步了,才开始读取文件,借用忘了在哪看到的一句话就是"老师不来检查作业,我就不做"
        long numAs=logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("a");
            }
        }).count();

        long numBs=logData.filter(new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("b");
            }
        }).count();
        System.out.println("包含 a 的行数 : "+numAs);
        System.out.println("包含 b 的行数 : "+numBs);
    }
}

注意,本次测试,在你还没弄清楚spark到底干嘛的时候,一定要在SparkConf那里配置 setMaster,否则的话会报如下错误:

org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration

好了,照我上面那样整完,项目就可以正常运行了,输出了一大堆东西,如下:

 2.分类的:将一个文本拆分,看总共出现了多少单词,每个单词出现了多少次

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;

/**
 * @Author Created by ShadowSaint on 2018/3/16
 */
public class CountWords {
    public static void main(String[] args) {
        //指定待读取文件的路径
        String filePath = "/Library/Spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/README.md";
        //配置一个Spark配置,注意,本次测试的时候这里不能少setMaster,这里可选的master好像有4种,分别对应了Spark是本地测试的,还是集群的等运行方式
        SparkConf conf=new SparkConf()
                .setMaster("local[*]")
                .setAppName("Simple Application");
        //新建一个JavaSpark的运行环境
        JavaSparkContext context=new JavaSparkContext(conf);
        //初始化一个RDD,RDD全称弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset,是Spark最主要的一个抽象出来的概念,就是分布式的数据集合
        //后面加 .cache 就是spark的优点所在了,数据可以缓存在内存内计算,速度会快很多,内存不够用了再存在硬盘,不像Hadoop那样都存在硬盘
        JavaRDD<String> input = context.textFile(filePath).cache();

        //以空格为界,划分为单词
        JavaRDD<String> words=input.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                return Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
            }
        });

        //转化为键值对并计数
        JavaPairRDD<String,Integer> counts=words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(s,1);
            }
        }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer+integer2;
            }
        });

        //输出
        Map<String,Integer> map=counts.collectAsMap();
        for (String key:map.keySet()){
            System.out.println(key+" : "+map.get(key));
        }

    }
}

运行后,输出结果为:

然后根据出现频率,排个序,就能做出单词出现频率热力图了.

再配合已有的数据,比如说爬虫爬一下今天微博的数据(中文的话需要配合中文分词工具),就能知道,今天微博讨论最热的词是什么了(然而我就随便猜一下,频率最高的字是哈,手动滑稽)

那么,现在已经很接近传说中的大数据了,不是么?