Vite 为什么比 Webpack 快？-CFANZ编程社区

步骤

① 需要事先部署好Hadoop
具体请参考博文：hadoop环境的搭建
② 将文件上传到HDFS中
具体参考博文：把本地文件上传到HDFS上操作步骤
③ 编写spark程序从HDFS上读取文件进行wordCount操作
④先启动HDFS服务，再运行程序

代码详解

方法一：

object readData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  	// 创建一个本地运行的 Spark 应用程序，并且设置了应用程序的名称为 "readData"
    val spark=SparkSession.builder().appName("readData").master("local[*]").getOrCreate();
    // HDFS目录路径
    val hdfsPath = "hdfs://你的节点ip:9000/路径/文件名";
    // 读取文本文件
    val lines = spark.read.textFile(hdfsPath).rdd
    // 单词计数
    val wordCounts = lines
      .flatMap(line => line.split(" ")) // 根据空格切分单词
      .map(word => (word, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    // 输出结果
    wordCounts.collect().foreach(println)
    // 停止 SparkSession
    spark.stop();
  }
}

方法二：

object readData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // HDFS目录路径
    val hdfsPath = "hdfs://你的节点ip:9000/路径/文件名";
	//1. 创建 conf 对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")
    //2. 创建 SparkContext 对象：提交应用的入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //3. 执行单词统计
    val res = sc.textFile(hdfsPath).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect;
    //4. 遍历输出结果
    res.foreach(println);
    // 停止 SparkSession
    sc.stop()
  }
}

说明：

使用 SparkContext 和 SparkConf 是传统的方式，适用于 Spark 1.x 版本。它们提供了基本的 Spark 功能，但使用起来可能相对复杂，需要更多的配置和管理。
使用 SparkSession 是 Spark 2.x 版本中推荐的方式。它集成了 Spark SQL，使得你可以更方便地使用 DataFrame 和 Dataset API 来处理结构化数据，而不需要额外导入其他的 API。此外，SparkSession 也可以自动管理 SparkContext，使得整个应用程序的管理更加简单。
flatMap 是一个转换操作，主要用于将结果扁平化（这里是将切分后的文本转换为多个单词作为输出）
map 是一个转换操作，它将输入RDD中的每个元素映射为一个新的元素（这里是映射为（key，1）键值对的形式）
reduceByKey 是一个转换操作，它将具有相同键的元素聚合在一起，并对它们的值进行合并