怎么进行Sparkexample的运行过程分析

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pom.xml

2.     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

3.     4.0.0

4.     active

5.     spark-test

6.     0.0.1-SNAPSHOT

8.     

9.         

10.             org.apache.spark

11.             spark-core_2.10

12.             2.1.0

13.         

14.     

SparkTest.java

1. import java.util.Arrays;

3. import org.apache.spark.SparkConf;

4. import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;

5. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

6. import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

8. import scala.Tuple2;

10. public class SparkTest {

12.     public static void main(String[] args) {

13.         SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local");

14.         JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

15.         JavaRDD file = sc.parallelize(Arrays.asList("Hello test", "Hello test2", "dds"));

16.         JavaRDD words = file.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" |\t|\n|\r")).iterator());

17.         JavaPairRDD counts = words.mapToPair(s -> new Tuple2(s, 1));        

18.         counts = counts.reduceByKey((x, y) -> x + y);

19.         

20.         System.out.println(counts.collect());

21.         sc.close();

22.     }

24. }

可以单独运行，也可以提交到spark集群： spark-submit.cmd --class SparkTest D:\workspace\spark-test\target\spark-test-0.0.1-SNAPSHOT.jar

关于怎么进行Spark example的运行过程分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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