spark解析aa.txt

1、aa.txt

2、pom.xml
　

<dependency>
            　　　　<groupId>org.apache.spark</groupId>
            　　　　<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            　　　　<version>2.1.1</version>
            　　　　<exclusions>
                　　　　　　<exclusion>
                    　　　　　　<groupId>io.netty</groupId>
                    　　　　　　<artifactId>netty-all</artifactId>
                　　　　　　</exclusion>
            　　　　</exclusions>
        　　</dependency>
        　　<dependency>
            　　　　<groupId>io.netty</groupId>
            　　　　<artifactId>netty-all</artifactId>
            　　　　<version>4.1.17.Final</version>
        　　</dependency>
        　　<dependency>
            　　　　<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            　　　　<artifactId>hadoop-client</artifactId>
            　　　　<version>2.6.2</version>
        　　</dependency>

3、添加scala SDK

4、WordCount.scala

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
　　def main(args: Array[String]): Unit = {

　　// 1. 创建 SparkConf对象, 并设置 App名字, 并设置为 local 模式
　　val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")

　　// 2. 创建SparkContext对象
　　val sc = new SparkContext(conf)

　　// 3. 使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action
　　val lineRDD = sc.textFile(args(0))
　　val wordCount: Array[(String, Int)] =lineRDD.flatMap(_.split(" "))
　　.map((_, 1))
　　.reduceByKey(_ + _)
　　.collect()
　　wordCount.foreach(println)

　　// 4. 关闭连接
　　sc.stop()
　　}
}

5、调试配置

6、输出结果

参考 https://cloud.tencent.com/developer/article/1733758