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编写类似MapReduce的案例-单词统计WordCount

要统计的文件为Spark的README.md文件

分析逻辑：

1. 读取文件，单词之间用空格分割

2. 将文件里单词分成一个一个单词

3. 一个单词，计数为1，采用二元组计数word ->（word,1）

4. 聚合统计每个单词出现的次数

RDD的操作

1.读取文件：

sc.textFile("file:///opt/modules/spark/README.md")

注意：textFile里面的路径，如果没有指定schema，那么默认的话是从HDFS文件系统读取数据,如果不加file://就是/opt/modules/spark/README.md的路径，是从HDFS对应目录下读取

接收变量是res0

res0方法查看

可以用一个变量接收

rdd.count-->统计RDD里有多少条数据

rdd.first--> 取RDD的第一条数据

可以对比源文件看到第一条数据

rdd.take(10)--> 取RDD的前10条数据，也可以对比源文件查看

2. 将文件中的数据分成一个一个的单词

map和flatMap返回类型不一致，返回结果类型是RDD[String]和RDD[Array[String]]

可以使用collect方法，查看结果

变量名

collect方法

map和flatMap返回结果的不同之处：flatMap会进行扁平化操作

mapRDD = rdd.map(line => line.split(" "))

第一个元素：Array("#","Apache","spark")

第三个元素：Array("Spark","is")

flatmapRDD = rdd.flatMap(line => line.split(" "))

第一个元素："#"

所以我们选择flatMap，而不是map

val flatMapRDD = rdd.flatMap(line => line.split(" "))

//flatMapRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String]

去除空的字符串的操作

flatMapRDD.filter(word => word.nonEmpty)

3. 将每个单词进行计数

val mapRDD = flatMapRDD.map(word => (word,1))

返回类型//mapRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]

4.将相同的单词放在一起进行value值得聚合

val reduceRDD = mapRDD.reduceByKey((a,b) => a + b)

//reduceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]

查看对比下（reduceByKey前后两个变量的collect）

链式编程写法：

val result = sc.textFile("file:///opt/modules/o2o23/spark/README.md").flatMap(line => line.split(" ")).filter(word => word.nonEmpty).map(word => (word,1)).reduceByKey((a,b) => a + b).collect

链式编程简化写法：

val result1 = sc.textFile("file:///opt/modules/o2o23/spark/README.md").flatMap(_.split(" ")).filter(_.nonEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect