spark程序解析——WordCount

本篇解析spark的詞頻統計源程序代碼。

java源碼如下：

</pre><pre name="code" class="java">package sparkTest;

import java.util.Arrays;

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 scala.Tuple2;

public class WordCount {
	
	public static void main(String[] args) {
		String logFile = "file:///home/hadoop/workspace/sparkTest/input/README.md"; // Should be some file on your system
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
		JavaRDD<String> textFile = sc.textFile(logFile);	//構建String型RDD
		
		JavaRDD<String> words = textFile.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {		//flatMap相對map，多了flattening環節：即將所有行返回的結果合併很一個對象
			public Iterable<String> call(String s) {
				return Arrays.asList(s.split(" "));
			}
		});
		
		JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {	//執行PairFunction，返回keyValue值對
			public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
				return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
			}
		});
		
		JavaPairRDD<String, Integer> counts = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {	//合併相同的Key
			public Integer call(Integer a, Integer b) {
				return a + b;
			}
		});
		
		counts.saveAsTextFile("file:///home/hadoop/workspace/sparkTest/output");
//		System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
	}
}

源碼解析步驟：

1、textFile()之前，構建JavaRDD，String型的。

2、flatMap()對RDD元素進行操作併合並。不同於map()，flatMap的函數參數返回的必須是list等序列。官方文檔解釋如下：

flatMap(func)

Similar to map, but each input item can be mapped to 0 or more output items (so func should return a Seq rather than a single item).

3、words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>())將flatMap結果轉化成keyValue對。

4、pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>())將mapToPair結果合併成最終結果。

5、saveAsTextFile(path)把最終結果存入path對應的文件中，可以是local file system、hadoop支持的其它文件系統、HDFS等。

注意：這裏除了saveAsTextFile()是action操作，其他都屬於Transformation.

輸入文件內容如下：

# Apache Spark


Spark is a fast and general cluster computing system for Big Data. It provides


<http://spark.apache.org/>

輸出文件內容如下：

(Spark,2)
(provides,1)
(is,1)
(general,1)
(a,1)
(Big,1)
(fast,1)
(Apache,1)
(#,1)
(,2)
(cluster,1)
(Data.,1)
(It,1)
(for,1)
(computing,1)
(and,1)
(<http://spark.apache.org/>,1)
(system,1)

觀察可知，實現了詞頻統計功能。