Spark-java版
SparkContext初始化
相关知识
- SparkConf 是
SparkContext的构造参数，储存着Spark相关的配置信息，且必须指定Master(比如Local)和AppName（应用名称），否则会抛出异常； - SparkContext 是程序执行的入口，一个
SparkContext代表一个Application。
初始化过程的主要核心：
- 依据
SparkConf创建一个Spark执行环境SparkEnv； - 创建并初始化
Spark UI，方便用户监控，默认端口为4040； - 设置
Hadoop相关配置及Executor环境变量； - 创建和启动
TaskScheduler，DAGScheduler。
初始化方式：
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf)
程序运行完后需使用sc.stop()关闭SparkContext。
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.SparkConf; import java.util.Arrays; import java.util.List;public class Edu {public static void main(String[] args) {/********** Begin **********///第一步：设置SparkConfSparkConf conf = new SparkConf().setAppName("educoder").setMaster("local");//第二步：初始化SparkContextJavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);/********** End **********/List<String> data = Arrays.asList("hello");JavaRDD<String> r1 = sc.parallelize(data);System.out.print(r1.collect());/********** Begin **********///第三步：关闭SparkContextsc.stop();/********** End **********/} }
集合并行化创建RDD
任务描述
本关任务：计算并输出各个学生的总成绩。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.集合并行化创建RDD，2.reduceByKey。
集合创建RDD
Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其他节点上。然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合，即RDD。
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list,3);//参数1：Seq集合，必须。参数2：分区数，默认为该Application分配到的资源的CPU核数Integer sum = rdd.reduce((a, b) -> a + b);System.out.print(sum);
输出：6
reduceByKey()
对元素为RDD[K,V]对的RDD中Key相同的元素的Value进行聚合。
List<Tuple2<String,Integer>> list = Arrays.asList(new Tuple2("hive",2),new Tuple2("spark",4),new Tuple2("hive",1));
JavaPairRDD<String, Integer> listRDD = sc.parallelizePairs(list);
List<Tuple2<String, Integer>> result = listRDD.reduceByKey((x, y) -> x + y).collect();输出： (spark,4) (hive,3)
collect() ：以数组的形式返回RDD中的所有元素，收集分布在各个worker的数据到driver节点。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，计算并输出各个学生的总成绩。
("bj",88)：bj指学生姓名，88指学生成绩。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
预期输出： (bj,254) (sh,221) (gz,285)
package step1;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.*;
public class JStudent {public static void main(String[] args) {SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("JStudent");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);List<Tuple2<String,Integer>> list = Arrays.asList(new Tuple2("bj",88),new Tuple2("sh",67),new Tuple2("gz",92),new Tuple2("bj",94),new Tuple2("sh",85),new Tuple2("gz",95),new Tuple2("bj",72),new Tuple2("sh",69),new Tuple2("gz",98));//第一步：创建RDDJavaPairRDD<String, Integer> listRDD = sc.parallelizePairs(list);//第二步：把相同key的进行聚合JavaPairRDD<String, Integer> result = listRDD.reduceByKey((x, y) -> x + y);//第三步：收集List<Tuple2<String, Integer>> collect = result.collect();//第四步：输出for (Tuple2 c:collect){System.out.println(c);}sc.stop();}
}读取外部数据集创建RDD
任务描述
本关任务：读取文本文件，按照文本中数据，输出老师及其出现次数。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.读取文件创建RDD，2.本关所需算子。
读取文件
textFile()
JavaRDD<String> rdd = sc.textFile("/home/student.txt")//文件路径算子
(1)mapToPair：此函数会对一个RDD中的每个元素调用f函数，其中原来RDD中的每一个元素都是T类型的，调用f函数后会进行一定的操作把每个元素都转换成一个<K2,V2>类型的对象
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list);
JavaPairRDD<Integer,String> result = rdd.mapToPair(x -> new Tuple2(x,1)输出：(1,1)(2,1)(3,1)
(2) reduceByKey() ：对元素为RDD[K,V]对的RDD中Key相同的元素的Value进行聚合
List<Tuple2<String,Integer>> list = Arrays.asList(new Tuple2("hive",2),new Tuple2("spark",4),new Tuple2("hive",1));
JavaPairRDD<String, Integer> listRDD = sc.parallelizePairs(list);
List<Tuple2<String, Integer>> result = listRDD.reduceByKey((x, y) -> x + y).collect();输出： (spark,5) (hive,3)
编程要求
根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，输出老师姓名和出现次数。
- 输入文件样例：
bigdata,laozhang bigdata,laoduan javaee,xiaoxu
bigdata指科目，laozhang指老师名称。
预期输出： (laoliu,1) (laoli,3) (laoduan,5) (laozhang,2) (laozhao,15) (laoyang,9) (xiaoxu,4)
package step2;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 scala.Tuple2;import java.util.Arrays;
import java.util.List;public class JTeachers {public static void main(String[] args) {SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("JTeachers");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);String dataFile = "file:///root/step2_files";//第一步：以外部文件方式创建RDDJavaRDD<String> teaRDD = sc.textFile(dataFile);//String name = line.split(",")[1];//第二步：将文件中每行的数据切分，得到自己想要的返回值Integer one = 1;JavaPairRDD<String, Integer> teacher = teaRDD.mapToPair(line ->{String names = line.split(",")[1];Tuple2<String, Integer> t2 = new Tuple2<>(names, one);return t2;});//第三步：将相同的key进行聚合JavaPairRDD<String, Integer> tea = teacher.reduceByKey((x, y) -> x + y);//第四步：将结果收集起来List<Tuple2<String, Integer>> result = tea.collect();//第五步：输出for (Tuple2 t:result){System.out.println(t);}sc.stop();}
}map算子完成转换操作
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：如何使用map算子。
map
将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。
图中每个方框表示一个RDD分区，左侧的分区经过自定义函数f:T->U映射为右侧的新RDD分区。但是，实际只有等到Action算子触发后，这个f函数才会和其他函数在一个Stage中对数据进行运算。
map 案例
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
System.out.println("init:" + list);
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list);
JavaRDD<Integer> map = rdd.map(x -> x * 2);
System.out.println("result :" + map.collect());输出：
init :[1, 2, 3, 4, 5, 6] result :[2, 4, 6, 8, 10, 12]
说明：rdd1的元素（1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6）经过map算子(x -> x*2)转换成了rdd2(2 , 4 , 6 , 8 , 10)
编程要求
根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，完成以下需求：
需求1：使用map算子，将rdd的数据(1, 2, 3, 4, 5)按照下面的规则进行转换操作，规则如下:
-
偶数转换成该数的平方；
-
奇数转换成该数的立方。
需求2：使用map算子，将rdd的数据("dog", "salmon", "salmon", "rat", "elephant")按照下面的规则进行转换操作，规则如下：
- 将字符串与该字符串的长度组合成一个元组，例如
dog --> (dog,3)salmon --> (salmon,6)package net.educoder; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class Step1 {private static SparkConf conf;private static JavaSparkContext sc;static {conf = new SparkConf().setAppName("Step1").setMaster("local");sc = new JavaSparkContext(conf);}/*** 返回JavaRDD** @return JavaRDD*/public static JavaRDD<Integer> MapRdd() {List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list);/**** 需求：使用map算子，将rdd的数据进行转换操作* 规则如下:* 偶数转换成该数的平方* 奇数转换成该数的立方**//********** begin ***********/JavaRDD<Integer> map = rdd.map(num -> {if (num % 2 == 0) {return num * num;} else {return num * num * num;}});return map;/********** end ***********/}/*** 返回JavaRDD** @return JavaRDD*/public static JavaRDD<Tuple2> MapRdd2() {List<String> list = Arrays.asList("dog", "salmon", "salmon", "rat", "elephant");JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(list);/**** 需求：使用map算子，将rdd的数据进行转换操作* 规则如下:* 将字符串与该字符串的长度组合成一个元组，例如：dog --> (dog,3),salmon --> (salmon,6)**//********** begin ***********/JavaRDD<Tuple2> map = rdd.map(str -> {int i = str.length();return new Tuple2(str, i);});return map;/********** end ***********/} }