头歌Spark第3关WordCount词频统计,用命令行怎么跑通Scala和Python代码?

要使用命令代码完成头歌Spark实战第3关WordCount词频统计,以下分别给出Scala和Python两种实现方式的命令代码示例。 #### Scala 实现 首先,编写 Scala 代码文件 `WordCount.scala`: ```scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val path = "file:///root/files/wordcount.txt" val file = sc.textFile(path) val words: RDD[String] = file.flatMap(_.split(" ")) val wordsAndone: RDD[(String, Int)] = words.map((_, 1)) val result: RDD[(String, Int)] = wordsAndone.reduceByKey(_ + _) val result1: RDD[(String, Int)] = result.sortBy(_._2, false) result1.foreach(println) sc.stop() } } ``` 然后,将代码打包成 JAR 文件,假设打包后的文件名为 `wordcount.jar`。接着,使用以下 Spark 命令来运行该程序: ```bash spark-submit --class WordCount --master local wordcount.jar ``` #### Python 实现 首先,编写 Python 代码文件 `test.py`: ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext('local', 'test') textFile = sc.textFile("word.txt") wordCount = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) wordCount.foreach(print) ``` 然后,使用以下 Spark 命令来运行该 Python 脚本: ```bash spark-submit test.py ``` ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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