Spark的Java API例子详解

package com.hand.study;

import scala.Tuple2;

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 java.util.Arrays;

import java.util.Iterator;

import java.util.List;

import java.util.regex.Pattern;

public final class JavaWordCount {

    private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args.length < ) {

            System.err.println("Usage: JavaWordCount <file>");

            System.exit();

        }

        /**

         * 对于所有的spark程序所言，要进行所有的操作，首先要创建一个spark上下文。

         * 在创建上下文的过程中，程序会向集群申请资源及构建相应的运行环境。

         * 设置spark应用程序名称

         * 创建的 sarpkContext 唯一需要的参数就是 sparkConf，它是一组 K-V 属性对。

         */

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount");

        JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);

        /**

         * 利用textFile接口从文件系统中读入指定的文件，返回一个RDD实例对象。

         * RDD的初始创建都是由SparkContext来负责的，将内存中的集合或者外部文件系统作为输入源。

         * RDD：弹性分布式数据集，即一个 RDD 代表一个被分区的只读数据集。一个 RDD 的生成只有两种途径，

         * 一是来自于内存集合和外部存储系统，另一种是通过转换操作来自于其他 RDD，比如 Map、Filter、Join，等等。

         * textFile()方法可将本地文件或HDFS文件转换成RDD，读取本地文件需要各节点上都存在，或者通过网络共享该文件

         *读取一行

         */

        JavaRDD<String> lines = ctx.textFile(args[], );

        /**

         *

         * new FlatMapFunction<String, String>两个string分别代表输入和输出类型

         * Override的call方法需要自己实现一个转换的方法，并返回一个Iterable的结构

         *

         * flatmap属于一类非常常用的spark函数，简单的说作用就是将一条rdd数据使用你定义的函数给分解成多条rdd数据

         * 例如，当前状态下，lines这个rdd类型的变量中，每一条数据都是一行String，我们现在想把他拆分成1个个的词的话，

         * 可以这样写 ：

         */

        //flatMap与map的区别是，对每个输入，flatMap会生成一个或多个的输出，而map只是生成单一的输出

        //用空格分割各个单词,输入一行,输出多个对象,所以用flatMap

        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

            @Override

            public Iterator<String> call(String s) {

                return Arrays.asList(SPACE.split(s)).iterator();

            }

        });

        /**

         * map 键值对 ，类似于MR的map方法

         * pairFunction<T,K,V>: T:输入类型；K,V：输出键值对

         * 表示输入类型为T,生成的key-value对中的key类型为k,value类型为v,对本例,T=String, K=String, V=Integer(计数)

         * 需要重写call方法实现转换

         */

        JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

            //scala.Tuple2<K,V> call(T t)

            //Tuple2为scala中的一个对象,call方法的输入参数为T,即输入一个单词s,新的Tuple2对象的key为这个单词,计数为1

            @Override

            public Tuple2<String, Integer> call(String s) {

                return new Tuple2<String, Integer>(s, );

            }

        });

        //A two-argument function that takes arguments

        // of type T1 and T2 and returns an R.

        /**

         * 调用reduceByKey方法,按key值进行reduce

         *  reduceByKey方法，类似于MR的reduce

         *  要求被操作的数据（即下面实例中的ones）是KV键值对形式，该方法会按照key相同的进行聚合，在两两运算

         *  若ones有<"one", 1>, <"one", 1>,会根据"one"将相同的pair单词个数进行统计,输入为Integer,输出也为Integer

         *输出<"one", 2>

         */

        JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

            //reduce阶段，key相同的value怎么处理的问题

            @Override

            public Integer call(Integer i1, Integer i2) {

                return i1 + i2;

            }

        });

        //备注：spark也有reduce方法，输入数据是RDD类型就可以，不需要键值对，

        // reduce方法会对输入进来的所有数据进行两两运算

        /**

         * collect方法用于将spark的RDD类型转化为我们熟知的java常见类型

         */

        List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();

        for (Tuple2<?,?> tuple : output) {

            System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());

        }

        ctx.stop();

    }

}