Spark入门（三）--Spark经典的单词统计
spark经典之单词统计
准备数据
既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本，我们这里选择了英文原著《GoneWithTheWind》（《飘》）的文本来做一个数据统计，看看文章中各个单词出现频次如何。为了便于大家下载文本。可以到GitHub上下载文本以及对应的代码。我将文本放在项目的目录下。
首先我们要读取该文件，就要用到SparkContext中的textFile的方法，我们尝试先读取第一行。
scala实现
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
println(sc.textFile("./GoneWithTheWind").first())
}
}
java实现
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
public class WordCountJava {
public static void main(String[] args){
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCountJava");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
System.out.println(sc.textFile("./GoneWithTheWind").first());
}
}
python实现
from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("HelloWorld")
sc = SparkContext(conf=conf)
print(sc.textFile("./GoneWithTheWind").first())
得到输出
Chapter 1
以scala为例，其余两种语言也差不多。第一步我们创建了一个SparkConf
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
这里我们设置Master为local，该程序名称为WordCount，当然程序名称可以任意取，和类名不同也无妨。但是这个Master则不能乱写，当我们在集群上运行，用spark-submit的时候，则要注意。我们现在只讨论本地的写法，因此，这里只写local。
接着一句我们创建了一个SparkContext，这是spark的核心，我们将conf配置传入初始化
val sc = new SparkContext(conf)
最后我们将文本路径告诉SparkContext，然后输出第一行内容
println(sc.textFile("./GoneWithTheWind").first())
开始统计
接着我们就可以开始统计文本的单词数了，因为单词是以空格划分，所以我们可以把空格作为单词的标记。
scala实现
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
//设置数据路径
val text = sc.textFile("./GoneWithTheWind")
//将文本数据按行处理，每行按空格拆成一个数组
// flatMap会将各个数组中元素合成一个大的集合
val textSplit = text.flatMap(line =>line.split(" "))
//处理合并后的集合中的元素，每个元素的值为1，返回一个元组（key,value）
//其中key为单词，value这里是1，即该单词出现一次
val textSplitFlag = textSplit.map(word => (word,1))
//reduceByKey会将textSplitFlag中的key相同的放在一起处理
//传入的（x,y）中，x是上一次统计后的value，y是本次单词中的value，即每一次是x+1
val countWord = textSplitFlag.reduceByKey((x,y)=>x+y)
//将计算后的结果存在项目目录下的result目录中
countWord.saveAsTextFile("./result")
}
}
java实现
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;
public class WordCountJava {
public static void main(String[] args){
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCountJava");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//设置数据的路径
JavaRDD<String> textRDD = sc.textFile("./GoneWithTheWind");
//将文本数据按行处理，每行按空格拆成一个数组,flatMap会将各个数组中元素合成一个大的集合
//这里需要注意的是FlatMapFunction中<String, String>,第一个表示输入，第二个表示输出
//与Hadoop中的map-reduce非常相似
JavaRDD<String> splitRDD = textRDD.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
}
});
//处理合并后的集合中的元素，每个元素的值为1，返回一个Tuple2,Tuple2表示两个元素的元组
//值得注意的是上面是JavaRDD，这里是JavaPairRDD，在返回的是元组时需要注意这个区别
//PairFunction中<String, String, Integer>，第一个String是输入值类型
//第二第三个，String, Integer是返回值类型
//这里返回的是一个word和一个数值1，表示这个单词出现一次
JavaPairRDD<String, Integer> splitFlagRDD = splitRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2<>(s,1);
}
});
//reduceByKey会将splitFlagRDD中的key相同的放在一起处理
//传入的（x,y）中，x是上一次统计后的value，y是本次单词中的value，即每一次是x+1
JavaPairRDD<String, Integer> countRDD = splitFlagRDD.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return integer+integer2;
}
});
//将计算后的结果存在项目目录下的result目录中
countRDD.saveAsTextFile("./resultJava");
}
}
python实现
from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("HelloWorld")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 设置数据的路径
textData = sc.textFile("./GoneWithTheWind")
# 将文本数据按行处理，每行按空格拆成一个数组,flatMap会将各个数组中元素合成一个大的集合
splitData = textData.flatMap(lambda line:line.split(" "))
# 处理合并后的集合中的元素，每个元素的值为1，返回一个元组（key,value）
# 其中key为单词，value这里是1，即该单词出现一次
flagData = splitData.map(lambda word:(word,1))
# reduceByKey会将textSplitFlag中的key相同的放在一起处理
# 传入的（x,y）中，x是上一次统计后的value，y是本次单词中的value，即每一次是x+1
countData = flagData.reduceByKey(lambda x,y:x+y)
#输出文件
countData.saveAsTextFile("./result")
运行后在住目录下得到一个名为result的目录，该目录如下图，SUCCESS表示生成文件成功，文件内容存储在part-00000中
我们可以查看文件的部分内容：
('Chapter', 1)
('1', 1)
('SCARLETT', 1)
('O’HARA', 1)
('was', 74)
('not', 33)
('beautiful,', 1)
('but', 32)
('men', 4)
('seldom', 3)
('realized', 2)
('it', 37)
('when', 19)
('caught', 1)
('by', 20)
('her', 65)
('charmas', 1)
('the', 336)
('Tarleton', 7)
('twins', 16)
('were.', 1)
('In', 1)
('face', 6)
('were', 49)
...
...
...
...
这样就完成了一个spark的真正HelloWorld程序--单词计数。对比三个语言版本的程序，发现一个事实那就是，用scala和python写的代码非常简洁而且易懂，而Java实现的则相对复杂，难懂。当然这个易懂和难懂是相对而言的。如果你只会Java无论如何你都应该从中能看懂java的程序，而简洁的scala和python对你来说根本看不懂。这也无妨，语言只是工具，重点看你怎么用。况且，我们使用java8的特性也可以写出简洁的代码。
java8实现
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;
public class WordCountJava {
public static void main(String[] args){
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCountJava");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
countJava8(sc);
}
public static void countJava8(JavaSparkContext sc){
sc.textFile("./GoneWithTheWind")
.flatMap(s->Arrays.asList(s.split(" ")).iterator())
.mapToPair(s->new Tuple2<>(s,1))
.reduceByKey((x,y)->x+y)
.saveAsTextFile("./resultJava8");
}
}
spark的优越性在这个小小的程序中已经有所体现，计算一本书的每个单词出现的次数，spark在单机上运行（读取文件、生成临时文件、将结果写到硬盘），加载-运行-结束只花费了2秒时间。
对程序进行优化
程序是否还能再简单高效呢？当然是可以的，我们可以用countByValue这个函数，这个函数正是常用的计数的方法。
scala实现
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
//设置数据路径
val text = sc.textFile("./GoneWithTheWind")
//将文本数据按行处理，每行按空格拆成一个数组
// flatMap会将各个数组中元素合成一个大的集合
val textSplit = text.flatMap(line =>line.split(" "))
println(textSplit.countByValue())
}
}
运行得到结果
Map(Heknew -> 1,   “Ashley -> 1, “Let’s -> 1, anarresting -> 1, of. -> 1, pasture -> 1, war’s -> 1, wall. -> 1, looks -> 2, ain’t -> 7,.......
java实现
public class WordCountJava {
public static void main(String[] args){
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCountJava");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
countJava(sc);
}
public static void countJava(JavaSparkContext sc){
//设置数据的路径
JavaRDD<String> textRDD = sc.textFile("./GoneWithTheWind");
//将文本数据按行处理，每行按空格拆成一个数组,flatMap会将各个数组中元素合成一个大的集合
//这里需要注意的是FlatMapFunction中<String, String>,第一个表示输入，第二个表示输出
//与Hadoop中的map-reduce非常相似
JavaRDD<String> splitRDD = textRDD.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
}
});
System.out.println(splitRDD.countByValue());
}
}
运行得到结果
{Heknew=1,   “Ashley=1, “Let’s=1, anarresting=1, of.=1, pasture=1, war’s=1, wall.=1, looks=2, ain’t=7, Clayton=1, approval.=1, ideas=1,
python实现
from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("HelloWorld")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 设置数据的路径
textData = sc.textFile("./GoneWithTheWind")
# 将文本数据按行处理，每行按空格拆成一个数组,flatMap会将各个数组中元素合成一个大的集合
splitData = textData.flatMap(lambda line:line.split(" "))
print(splitData.countByValue())
运行得到结果：
defaultdict(<class 'int'>, {'Chapter': 1, '1': 1, 'SCARLETT': 1, 'O’HARA': 1, 'was': 74, 'not': 33, 'beautiful,': 1, 'but': 32, 'men': 4,
