[大数据]Spark3.1.2 快速入门

一、特别说明

1.1 Spark3.1.2编程抽象Dataset

在Spark 2.0之前，Spark的主要编程接口是RDD。在Spark2.0之后，RDD被Dataset所取代，Dataset像RDD一样是强类型的，但在底层有更丰富的优化。RDD接口仍然受到支持，您可以在RDD编程指南中获得更详细的参考。但是，我们强烈建议您改用Dataset，它的性能比RDD更好，请参阅SQL编程指南以获得关于Dataset的更多信息。

1.2 Spark3.1.2安全性说明

Spark中的安全默认为“OFF”。这可能意味着默认情况下您很容易受到攻击。运行Spark前请参见《Spark安全》。

1.3 环境说明

• Scala版本：2.12.14
• Spark版本：3.1.2
• Spark安装环境：Spark Standalone

二、Spark Shell 交互式操作

Spark的shell提供了一种简单的方法来学习API，以及一个强大的工具来交互分析数据。它可以在Scala(运行在Java VM上，因此是使用现有Java库的好方法)或Python中使用。

• 启动spark-shell，如以配置了环境变量则可在任意路径下执行如下命令，否则可以在Spark安装目录下得bin目录下运行如下命令启动：
  spark-shell

Spark的主要抽象是一个称为Dataset的分布式项集合。数据集可以从Hadoop InputFormats(如HDFS文件)或通过转换其他数据集创建。让我们从Spark源目录的README文件的文本创建一个新的Dataset:

• 创建Dataset代码：
  val textFile = spark.read.textFile("/home/niit/training/spark-3.1.2-bin-hadoop2.7/README.md")

  如下图所示：
  

三、Spark Shell 实现Wordcount

1. 读取文件

   val textFile = spark.read.textFile("/home/niit/training/spark-3.1.2-bin-hadoop2.7/README.md")
   

2. 分词统计

   val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
   

3. 验证结果

   wordCounts.collect()
   

   结果如截图所示：
   

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