Spark工作原理及基础概念（超详细！）

Posted 2022-07-28 <一蓑烟雨任平生>

目录

• • 一、Spark概述
  • • （1）概述
    • （2）Spark整体架构
    • （3）Spark特性
    • （4）Spark与MR
    • （5）Spark Streaming与Storm
    • （6）Spark SQL与Hive
  • 二、Spark基本原理
  • • （1）Spark Core
    • （2）Spark SQL
    • （3）Spark Streaming
    • （4）Spark基本工作原理
    • • （1）分布式数据集
      • （2）弹性
      • （3）迭代式处理
      • （4）容错性
  • 三、Spark 运行模式及集群角色
  • • （1）Spark运行模式
    • （2）Spark集群角色
    • • （1）Cluster Manager
      • （2）worker
      • （3）executor
      • （4）Application
      • （5）Driver
      • （6）sparkContext
    • （3）Spark其他核心概念
    • • （1）RDD
      • （2）DAG
      • （3）DAG Scheduler
      • （4）Task Scheduler
      • （5）Job
      • （6）stage
      • （7）TaskSet Task
  • 四、Spark作业运行流程
  • • （1）Spark作业运行流程
    • （2） Spark RDD迭代过程
    • （3）Yarn资源管理器介绍
    • （4）Spark程序在Yarn上执行流程
  • 五、基于WordCount程序开发
  • • （1）Java开发WordCount程序
    • （2）Scala开发WordCount程序
    • （3）程序打包提交Spark集群测试

一、Spark概述

（1）概述

Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。
Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！
现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架，包括eBay.Yahool、 BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷土豆、搜狗等等。
Spark同时也获得了多个世界顶级IT厂商的支持，包括IBM、 Intel等。

Spark，是一种通用的大数据计算框架，I正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等，
Spark包含了大数据领城常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MILlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算。
Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储（比如HDFS、Hive，HBase等），以及资源调度（Yarn）。
Spark+Hadoop的组合，是未来大数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！

（2）Spark整体架构

（3）Spark特性

（1）spark 计算速度快

spark将每个任务构建成DAG进行计算，内部的计算过程通过弹性式分布式数据集RDD在内存在进行计算，相比于hadoop的mapreduce效率提升了100倍。

（2）易于使用

spark 提供了大量的算子，开发只需调用相关api进行实现无法关注底层的实现原理。

通用的大数据解决方案

相较于以前离线任务采用mapreduce实现，实时任务采用storm实现，目前这些都可以通过spark来实现，降低来开发的成本。同时spark 通过spark SQL降低了用户的学习使用门槛，还提供了机器学习，图计算引擎等。

（3）支持多种的资源管理模式

学习使用中可以采用local 模型进行任务的调试，在正式环境中又提供了standalone，yarn等模式，方便用户选择合适的资源管理模式进行适配。

（4）社区支持

spark 生态圈丰富，迭代更新快，成为大数据领域必备的计算引擎。

（4）Spark与MR

MapReduce能够完成的各种离线批处理功能，以及常见算法（比如二次排序、topn等），基于Spark RDD的核心编程，都可以实现，并且可以更好地、更容易地实现。而且基于Spark RDD编写的离线批处理程序，运行速度是MapReduce的数倍，速度上有非常明显的优势。
Spark相较于MapReduce速度快的最主要原因就在于，MapReduce的计算模型太死板，必须是map-reduce模式，有时候即使完成一些诸如过滤之类的操作，也必须经过map-reduce过程，这样就必须经过shuffle过程。而
MapReduce的shuffle过程是最消耗性能的，因为shuffle中间的过程必须基于磁盘来读写。而Spark的shuffle虽然也要基于磁盘，但是其大量transformation操作，比如单纯的map或者filter等操作，可以直接基于内存进行pipeline操作，速度性能自然大大提升。
但是Spark也有其劣势。由于Spark基于内存进行计算，虽然开发容易，但是真正面对大数据的时候（比如一次操作针对10亿以上级别），在没有进行调优的情况下，可能会出现各种各样的问题，比如OOM内存溢出等等。导致Spark程序可能都无法完全运行起来，就报错挂掉了，而MapReduce即使是运行缓慢，但是至少可以慢慢运行完。
此外，Spark由于是新崛起的技术新秀，因此在大数据领域的完善程度，肯定不如MapReduce，比如基于HBase、Hive作为离线批处理程序的输入输出，Spark就远没有MapReduce来的完善。实现起来非常麻烦。

（5）Spark Streaming与Storm

Spark Streaming 与Storm都可以用于进行实时流计算。但是他们两者的区别是非常大的。其中区别之一，就是，Spark
Streaming 和Storm的计算模型完全不一样，Spark Streaming是基于RDD的，因此需要将一小段时间内的，比如1秒内的数据，收集起来，作为一个RDD，然后再针对这个batch的数据进行处理。而Storm却可以做到每来一条数据，都可以立即进行处理和计算。因此，Spark Streaming实际上严格意义上来说，只能称作准实时的流计算框架；西Storm是真正意义上的实时计算框架
此外，Storm支持的一项高级特性，是Spark Streaming暂时不具备的，即Storm支持在分布式流式计算程序（Topolopy）在运行过程中，可以动态地调整并行度，从而动态提高并发处理能力。而Spark Streaming是无法动态调整并行度的。
但是Spark Streaming也有其优点，首先Spark Streaming由于是基于batch进行处理的，因此相较于Storm基于单条数据进行处理，具有数倍甚至数十倍的吞吐量。
此外，Spark Streaming由于也身处于Spark生态圈内，因此Spark Streaming可以与Spark Core、 Spark SQL，甚至是Spark Mllib.Spark GraphX进行无缝整合。流式处理完的数据，可以立即进行各种map、reduce转换操作，可以立即使用sql进行查询，甚至可以立即使用machine learning或者图计算算法进行处理。这种一站式的大数据处理功能和优势，是Storm无法匹敌的。
因此，综合上述来看，通常在对实时性要求特别高，而且实时数据量不稳定，比如在白天有高峰期的情况下，可以选择使用Storm。但是如果是对实时性要求一般，允许1秒的准实时处理，而且不要求动态调整并行度的话，选择Spark Streaming是更好的选择。

（6）Spark SQL与Hive

Spark SQL实际上并不能完全替代Hive,因为Hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎。
严格的来说, Spark SQL能够替代的,是ive的查询引擎,而不是Hive本身,实际上即使在生产环境下, SparkSQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询, Spark本身自己是不提供存储的,自然也不可能替代Hive作为数据仓库的这个功能。
Spark SQL的一个优点,相较于Hive查询引擎来说,就是速度快,同样的SQL语句,可能使用Hive的查询引擎,由于其底层基于 MapReduce,必须经过 shuffle过程走磁盘,因此速度是非常缓慢的。很多复杂的SQL语句,在hive中执行都需要一个小时以上的时间。而 Spark SQLSpark由于其底层基于自身的基于内存的特点,因此速度达到了Hive查询引擎的数倍以上。
而 Spark SQL相较于Hive的另外一个优点,就是支持大量不同的数据源,包括ive、json、 parquet、jdbc等等此外, Spark SQLSpark由于身处技术堆栈内,也是基于RDD来工作,因此可以与 Spark的其他组件无缝整合使用,配合起来实现许多复杂的功能。比如 Spark SQL支持可以直接针对hdfs文件执行sq语句!

二、Spark基本原理

（1）Spark Core

Spark Core是Spark的核心，其包含如下几个部分：

（1）spark 基础配置

sparkContext是spark应用程序的入口，spark应用程序的提交和执行离不开sparkContext，它隐藏了网络通信，分布式部署，消息通信，存储体系，计算存储等，开发人员只需要通过sparkContext等api进行开发即可。

sparkRpc 基于netty实现，分为异步和同步两种方式。事件总线主要用于sparkContext组件间的交换，它属于监听者模式，采用异步调用。度量系统主要用于系统的运行监控。

（2）spark 存储系统

它用于管理spark运行中依赖的数据存储方式和存储位置，spark的存储系统优先考虑在各节点以内存的方式存储数据，内存不足时将数据写入磁盘中，这也是spark计算性能高的重要原因。

我们可以灵活的控制数据存储在内存还是磁盘中，同时可以通过远程网络调用将结果输出到远程存储中，比如hdfs，hbase等。

（3）spark 调度系统

spark 调度系统主要由DAGScheduler和TaskScheduler组成。

DAGScheduler 主要是把一个Job根据RDD间的依赖关系，划分为多个Stage，对于划分后的每个Stage都抽象为一个或多个Task组成的任务集，并交给TaskScheduler来进行进一步的任务调度。而TaskScheduler 负责对每个具体的Task进行调度。

具体调度算法有FIFO，FAIR：

• FIFO调度：先进先出，这是Spark默认的调度模式。
• FAIR调度：支持将作业分组到池中，并为每个池设置不同的调度权重，任务可以按照权重来决定执行顺序。

（2）Spark SQL

spark sql提供了基于sql的数据处理方法，使得分布式的数据集处理变的更加简单，这也是spark 广泛使用的重要原因。

目前大数据相关计算引擎一个重要的评价指标就是：是否支持sql，这样才会降低使用者的门槛。spark sql提供了两种抽象的数据集合DataFrame和DataSet。

DataFrame 是spark Sql 对结构化数据的抽象，可以简单的理解为spark中的表，相比较于RDD多了数据的表结构信息(schema).DataFrame = Data + schema

RDD是分布式对象集合，DataFrame是分布式Row的集合，提供了比RDD更丰富的算子，同时提升了数据的执行效率。

DataSet 是数据的分布式集合 ，它具有RDD强类型的优点 和Spark SQL优化后执行的优点。DataSet可以由jvm对象构建，然后使用map，filter，flatmap等操作函数操作。

关于Spark SQL可以看这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/108749586

（3）Spark Streaming

这个模块主要是对流数据的处理，支持流数据的可伸缩和容错处理，可以与Flume和Kafka等已建立的数据源集成。Spark Streaming的实现，也使用RDD抽象的概念，使得在为流数据编写应用程序时更为方便。

关于Spark Streaming可以看这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/108816335

（4）Spark基本工作原理

Spark基本工作原理的理解，其最主要的是要搞清楚什么是RDD以及RDD的特性。深刻理解了RDD的特性，也就理解了数据在spark中是如何被处理的（spark的基本工作原理）

那么RDD是什么，官方说法：
RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。

最简单的理解：
RDD就是源数据的抽象，或者叫映射，或者就代表。也就是说，数据要被spark进行处理，在处理之前的首要任务就是要将数据映射成RDD，对于spark来说，RDD才是我们处理数据的规则，我只认RDD，只有RDD，通过我spark的计算引擎，才能发挥巨大的威力！

（1）分布式数据集

RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。

RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。

（2）弹性

RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。

（3）迭代式处理

对节点1、2、3、4上的数据进行处理完成之后，可能会移动到其他的节点内存中继续处理！Spark 与Mr最大的不同在与迭代式计算模型：Mr分为两个阶段，map和reduce，两个阶段处理完了就结束了，所以我们在一个job中能做的处理很有限，只能在map和reduce中处理；而spark计算过程可以分为n个阶段，因为他是内存迭代式的，我们在处理完一个阶段之后，可以继续往下处理很多阶段，而不是两个阶段。所以Spark相较于MR，计算模型可以提供更强大的功能。

（4）容错性

RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。

三、Spark 运行模式及集群角色

（1）Spark运行模式

运行模式	运行类型	说明
local	本地模式	常用于本地开发测试，分为local单线程和local-cluster多线程模式
standalone	集群模式	独立模式，在spark自己的资源调度管理框架上运行，该框架采用master/salve结构
yarn	集群模式	在yarn资源管理器框架上运行，由yarn负责资源管理，spark负责任务调度和计算
mesos	集群模式	在mesos资源管理器框架上运行，由mesos负责资源管理，spark负责任务调度和计算
k8s	集群模式	在k8s上运行

（2）Spark集群角色

下图是spark的集群角色图，主要有集群管理节点cluster manager，工作节点worker，执行器executor，驱动器driver和应用程序application 五部分组成，下面详细说明每部分的特点。

（1）Cluster Manager

集群管理器，它存在于Master进程中，主要用来对应用程序申请的资源进行管理，根据其部署模式的不同，可以分为local，standalone，yarn，mesos等模式。

（2）worker

worker是spark的工作节点，用于执行任务的提交，主要工作职责有下面四点：

• worker节点通过注册机向cluster manager汇报自身的cpu，内存等信息。
• worker 节点在spark master作用下创建并启用executor，executor是真正的计算单元。
• spark master将任务Task分配给worker节点上的executor并执行运用。
• worker节点同步资源信息和executor状态信息给cluster manager。

在yarn 模式下运行worker节点一般指的是NodeManager节点，standalone模式下运行一般指的是slave节点。

（3）executor

executor 是真正执行计算任务的组件，它是application运行在worker上的一个进程。这个进程负责Task的运行，它能够将数据保存在内存或磁盘存储中，也能够将结果数据返回给Driver。

（4）Application

application是Spark API 编程的应用程序，它包括实现Driver功能的代码和在程序中各个executor上要执行的代码，一个application由多个job组成。其中应用程序的入口为用户所定义的main方法。

（5）Driver

驱动器节点，它是一个运行Application中main函数并创建SparkContext的进程。application通过Driver 和Cluster Manager及executor进行通讯。它可以运行在application节点上，也可以由application提交给Cluster Manager，再由Cluster Manager安排worker进行运行。

Driver节点也负责提交Job，并将Job转化为Task，在各个Executor进程间协调Task的调度。

（6）sparkContext

sparkContext是整个spark应用程序最关键的一个对象，是Spark所有功能的主要入口点。核心作用是初始化spark应用程序所需要的组件，同时还负责向master程序进行注册等。

（3）Spark其他核心概念

（1）RDD

它是Spark中最重要的一个概念，是弹性分布式数据集，是一种容错的、可以被并行操作的元素集合，是Spark对所有数据处理的一种基本抽象。可以通过一系列的算子对rdd进行操作，主要分为Transformation和Action两种操作。

• ‍‍‍‍‍Transformation(转换)：是对已有的RDD进行换行生成新的RDD，对于转换过程采用惰性计算机制，不会立即计算出结果。常用的方法有map，filter，flatmap等。
• Action(执行)：对已有对RDD对数据执行计算产生结果，并将结果返回Driver或者写入到外部存储中。常用到方法有reduce，collect，saveAsTextFile等。

（2）DAG

DAG是一个有向无环图，在Spark中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。主要分为DAG Scheduler 和Task Scheduler。

（3）DAG Scheduler

DAG Scheduler 是面向stage的高层级的调度器，DAG Scheduler把DAG拆分为多个Task，每组Task都是一个stage，解析时是以shuffle为边界进行反向构建的，每当遇见一个shuffle，spark就会产生一个新的stage，接着以TaskSet的形式提交给底层的调度器（task scheduler），每个stage封装成一个TaskSet。DAG Scheduler需要记录RDD被存入磁盘物化等动作，同时会需要Task寻找最优等调度逻辑，以及监控因shuffle跨节点输出导致的失败。

（4）Task Scheduler

Task Scheduler 负责每一个具体任务的执行。它的主要职责包括

• 任务集的调度管理
• 状态结果跟踪
• 物理资源调度管理
• 任务执行
• 获取结果

（5）Job

job是有多个stage构建的并行的计算任务，job是由spark的action操作来触发的，在spark中一个job包含多个RDD以及作用在RDD的各种操作算子。

（6）stage

DAG Scheduler会把DAG切割成多个相互依赖的Stage，划分Stage的一个依据是RDD间的宽窄依赖。

在对Job中的所有操作划分Stage时，一般会按照倒序进行，即从Action开始，遇到窄依赖操作，则划分到同一个执行阶段，遇到宽依赖操作，则划分一个新的执行阶段，且新的阶段为之前阶段的parent，然后依次类推递归执行。

child Stage需要等待所有的parent Stage执行完之后才可以执行，这时Stage之间根据依赖关系构成了一个大粒度的DAG。在一个Stage内，所有的操作以串行的Pipeline的方式，由一组Task完成计算。

（7）TaskSet Task

TaskSet 可以理解为一种任务，对应一个stage，是Task组成的任务集。一个TaskSet中的所有Task没有shuffle依赖可以并行计算。

Task是spark中最独立的计算单元，由Driver Manager发送到executer执行，通常情况一个task处理spark RDD一个partition。Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种，位于最后一个Stage的Task为ResultTask，其他阶段的属于ShuffleMapTask。

四、Spark作业运行流程

（1）Spark作业运行流程

spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建sparkContext的对象与集群进行交互。具体运行流程如下：

• sparkContext向cluster Manager申请CPU，内存等计算资源。
• cluster Manager分配应用程序执行所需要的资源，在worker节点创建executor。
• sparkContext将程序代码和task任务发送到executor上进行执行，代码可以是编译成的jar包或者python文件等。接着sparkContext会收集结果到Driver端。

（2） Spark RDD迭代过程

• sparkContext创建RDD对象，计算RDD间的依赖关系，并组成一个DAG有向无环图。
• DAGScheduler将DAG划分为多个stage，并将stage对应的TaskSet提交到集群的管理中心，stage的划分依据是RDD中的宽窄依赖，spark遇见宽依赖就会划分为一个stage，每个stage中包含来一个或多个task任务，避免多个stage之间消息传递产生的系统开销。
• taskScheduler 通过集群管理中心为每一个task申请资源并将task提交到worker的节点上进行执行。
• worker上的executor执行具体的任务。

（3）Yarn资源管理器介绍

spark 程序一般是运行在集群上的，spark on yarn是工作或生产上用的非常多的一种运行模式。

没有yarn模式前，每个分布式框架都要跑在一个集群上面，比如说Hadoop要跑在一个集群上，Spark用集群的时候跑在standalone上。这样的话整个集群的资源的利用率低，且管理起来比较麻烦。

yarn是分布式资源管理和任务管理管理，主要由ResourceManager，NodeManager和ApplicationMaster三个模块组成。

ResourceManager 主要负责集群的资源管理，监控和分配。对于所有的应用它有绝对的控制权和资源管理权限。

NodeManager 负责节点的维护，执行和监控task运行状况。会通过心跳的方式向ResourceManager汇报自己的资源使用情况。

yarn资源管理器的每个节点都运行着一个NodeManager，是ResourceManager的代理。如果主节点的ResourceManager宕机后，会连接ResourceManager的备用节点。

ApplicationMaster 负责具体应用程序的调度和资源的协调，它会与ResourceManager协商进行资源申请。ResourceManager以container容器的形式将资源分配给application进行运行。同时负责任务的启停。

container 是资源的抽象，它封装着每个节点上的资源信息(cpu,内存，磁盘，网络等)，yarn将任务分配到container上运行，同时该任务只能使用container描述的资源，达到各个任务间资源的隔离。

（4）Spark程序在Yarn上执行流程

spark on yarn分为两种模式yarn-client模式，和yarn—cluster模式，一般线上采用的是yarn-cluster模式。

（1）yarn-client模式
driver在客户端本地执行，这种模式可以使得spark application和客户端进行交互，因为driver在客户端可以通过webUI访问driver的状态。同时Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加。

（2）yarn-cluster模式
Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台NodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。

下图是yarn-cluster运行模式：

• client 向yarn提交应用程序，包含ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等。
• ApplicationMaster程序启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等。
• ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态。
• ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，启动Task。
• Task向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
• 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。

五、基于WordCount程序开发

下面使用Java和Scala语言编写WordCount程序
关于spark idea环境配置或安装请看这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/107957186
https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/108518504

（1）Java开发WordCount程序

package com.kfk.spark;

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 org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Tuple2;

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

/**
 * @author : 蔡政洁
 * @email :[e-mail]
 * @date : 2020/11/22
 * @time : 10:19 下午
 */
public class WordCountJava 
    public static void main(String[] args) 

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("wordCountApp").setMaster("local");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);

        JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://bigdata-pro-m04:9000/user/caizhengjie/datas/wordcount.txt");

        JavaRDD words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String,String>() 
            public Iterator call(String line) throws Exception 
                return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
            
        );

        JavaPairRDD word = words.mapToPair(new PairFunction<String,String,Integer>() 
            public Tuple2 call(String word) throws Exception 
                return new Tuple2(word,1);
            
        );

        JavaPairRDD wordcount = word.reduceByKey(new Function2<Integer,Integer,Integer>() 
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception 
                return v1+ v2;
            
        );

        wordcount.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() 
            public void call(Tuple2<String,Integer> o) throws Exception 
                System.out.println(o._1 + " : " + o._2);
            
        );

    

运行结果：

spark : 1
hive : 3
hadoop : 3
python : 1
flink : 2
java : 5
storm : 1
hbase : 1

（2）Scala开发WordCount程序

package com.kfk.spark

import org.apache.spark.SparkConf, SparkContext

/**
 * @author : 蔡政洁
 * @email :[e-mail]
 * @date : 2020/11/22
 * @time : 10:48 下午
 */
object WordCountScala 
    def main(args: Array[String]): Unit = 
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("wordCountApp").setMaster("local")
        val sc = new SparkContext(sparkConf)
        val lines = sc.textFile("hdfs://bigdata-pro-m04:9000/user/caizhengjie/datas/wordcount.txt")

        // val wordcount = lines.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey((x,y) => (x+y)).foreach((_wordcount => println(_wordcount._1 + " : " + _wordcount._2))

        val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))
        val word = words.map(word => (word,1))
        val wordcount = word.reduceByKey((x,y) => (x+y))

        // println(wordcount.collect().toList)

        wordcount.foreach(_wordcount => println(_wordcount._1 + " : " + _wordcount._2))
    

运行结果：

spark : 1
hive : 3
hadoop : 3
python : 1
flink : 2
java : 5
storm : 1
hbase : 1

（3）程序打包提交Spark集群测试

bin/spark-submit --class com.kfk.spark.WordCountJava --master local[2] /opt/jars/wordcountjava.jar 

运行结果：

spark : 1
hive : 3
hadoop : 3
python : 1
flink : 2
java : 5
storm : 1
hbase : 1

参考文章：
https://blog.csdn.net/QcloudCommunity/article/details/109685416

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