sc.textfile("hdfs://....").flatmap(line =>line.split(" ")).map(w =>(w,1)).reducebykey(_+_).foreach(println)
不使用reducebykey
sc.textfile("hdfs://....").flatmap(l=>l.split(" ")).map(w=>(w,1)).groupbykey().map((p:(string,iterable[int]))=>(p._1，p._2.sum)).collect
步驟4：val reduce = wordcount.reducebykey(_+_)
步驟5：reduce.foreach(println) 觸發執行
在執行foreach時，呼叫了runjob函式，實現了過載。 final rdd和作用於rdd上的function。 然後讀取finall rdd的分割槽數，通過allowlocal來表示是否在standalone模式下執行。
從spark-shell到sparkcontext的建立的呼叫路徑:
spark-shell -> spark-submit ->spark-class->sparksubmit.main ->sparkiloop -> createsparkcontext
spackcontext初始化過程中 傳入的入參是sparkconf
一、根據初始化生成sparkconf,再根據sparkconf來建立sparkenv.
二、建立taskscheduler,根據spark的執行模式選擇相應的schedulerbackend，同時啟動taskscheduler
taskscheduler.start()
createtaskscheduler最為關鍵，根據master環境變數來判斷spark當前的部署方式，從而生成相應的schedulerbackend的不同子類。taskscheduler.start的目的是啟動相應的schedulerbackend.
三、從上一步建立的taskscheduler例項為入參建立dagscheduler並啟動執行。
private[spark] var dagscheduler = new dagscheduler(taskscheduler)dagscheduler.start()
四、啟動webui.
ui.start()
簡單驗證hadoop的wordcount
1 執行hadoop中的wordcount，得出一結果。2 對於某個指定單詞在ubuntu中的檔案所在目錄下執行 grep 指定單詞 所有統計檔案 wc 實際上就是linux unix平台的ls指令 a ls grep filename 查詢檔案名包含filename 的檔案 這其實就是乙個map，...
WordCount程式的簡單解釋
目前使用的hadoop是新架構，api與舊版本的也不一樣。新版的api是在org.apache.hadoop.mapreduce，舊版api是在org.apache.hadoop.mapred中。新版api不相容舊版api。主要改變 2 更廣泛的使用了context物件，並使用mapcontext進...
最最最最基礎的彈幕功能
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