Spark RDD算子案例:两种方式计算学生总分

Posted howard2005

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark RDD算子案例:两种方式计算学生总分相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录

一、提出任务

  • 针对成绩表,计算每个学生总分
姓名语文数学英语
张钦林789076
陈燕文958898
卢志刚788060

二、准备工作

(一)启动HDFS服务

  • 执行命令:start-dfs.sh

(二)启动Spark服务

  • 进入Spark的sbin目录执行命令:./start-all.sh

三、实现步骤

(一)在Spark Shell里完成任务

  • 创建成绩列表scores,基于成绩列表创建rdd1,对rdd1按键归约得到rdd2,然后查看rdd2内容

(二)编写Scala程序完成任务

1、创建Maven项目 - RDDDemo

  • 设置GroupIdArtifactId
  • 设置项目名称与项目保存位置
  • 单击【Finish】按钮

2、添加对hadoop、scala和spark的依赖

  • 在pom.xml文件里添加对hadoop、scala和spark的依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.hw.rdd</groupId>
    <artifactId>RDDDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.12.14</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>2.4.4</version>
        </dependency>

    </dependencies>
</project>

3、给Maven项目配置Scala SDK

  • 我们已经安装了scala-sdk_2.13.8

4、创建CalculateSum单例对象

  • 创建net.hw.rdd包,在包里创建CalculateSum单例对象
package net.hw.rdd

import org.apache.spark.SparkConf, SparkContext

/**
  * 功能:计算学生总分
  * 作者:华卫
  * 日期:2022年03月13日
  */
object CalculateSum 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("CalculateSum")
    conf.setMaster("spark://master:7077")
    conf.set("spark.testing.memory", "2147480000")
    // 基于配置创建Spark上下文
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建成绩列表
    val scores = List(("张钦林", 78), ("张钦林", 90), ("张钦林", 76),
                      ("陈燕文", 95), ("陈燕文", 88), ("陈燕文", 98),
                      ("卢志刚", 78), ("卢志刚", 80), ("卢志刚", 60))
    // 基于成绩列表创建rdd1
    val rdd1 = sc.parallelize(scores)
    // 对rdd1按键归约得到rdd2,统计学生总分
    val rdd2 = rdd1.reduceByKey((x, y) => x + y)    
    // 将rdd2内容保存到HDFS
    rdd2.saveAsTextFile("hdfs://master:9000/park/result")
  

5、运行程序,查看结果

6、安装配置scala-2.12.14

  • 2.4.x的spark ⟹ \\Longrightarrow 选择2.12.x的scala
  • 解压到指定位置,比如C盘根目录
  • 修改Scala环境变量SCALA_HOME的值
  • 在命令行启动Scala,查看其版本

7、更改项目使用的Scala SDK

  • 打开项目结构窗口,将项目使用的Scala SDK改成scala-sdk-2.12.14

8、将项目打成jar包 - RDDDemo.jar

  • 利用IDEA将项目RDDDemo打成jar包

9、将RDDDemo.jar包上传到虚拟机

  • 将RDDDemo.jar包上传到master虚拟机

10、将jar包提交到Spark服务器运行

  • 执行命令:spark-submit --class net.hw.rdd.CalculateSum ./RDDDemo.jar

11、在HDFS上查看程序运行结果

  • 利用Hadoop的WebUI查看/park/result目录
  • _SUCCESS表明程序运行成功
  • 有两个结果文件:part-00000part-00001
  • 执行命令:hdfs dfs -getmerge /park/result /home/result.txt,将两个结果文件合并下载到本地/home/result.txt
  • 查看本地结果文件/home/result.txt

以上是关于Spark RDD算子案例:两种方式计算学生总分的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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