Java怎么定义str方法wordCount(String str)：用于获取字符串str中包含的不同单词；

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-04 07:59 标签： 怎么定义str

（一）. 配置开发环境

（二）、spark程序开发步骤

    1. * 集群的master的URL如果设置为local则在本地运行。
    2. ")}//对每行字符串进行单词拆分并把所有拆分结果通过flat合并成一个大的单词集合
    3. (word, 1)} //在单词拆分基础上对每个单词实例计数为1
    4. 下开发，缺少hadoop的配置这不是程序错误，也不影响我们的任何功能

      1. * 集群的master的URL，如果设置为local则在本地运行
      2. //对每一行的字符串进行单词拆分並把所有行的拆分结果通过flat合并成为一个大的单词集合
      3. 在项目名称上右击点击export选择java 下的jar file，点击next选择输出目录，输入文件名点击next，点击next然后点击完成。导出jar 包

        也可以将以上命令保存到.sh文件中，直接执行sh文件即可

        2. 下载IDEA 社区版本，选择windows 版本并按照配置

        安装完成以后启动IDEA，并进行配置默认即可，然后点击ok以后设置ui风格，然后点击next 会出现插件的选择页面默认不需求修改，点击next选择安装scala语言，点击install 按钮（非常重要以为要开发spark程序所以必须安装），等安装完成以后点击start启动IDEA

        1. * 集群的master的URL，如果设置为local则在本地运荇
        2. ")}//对每行字符串进行单词拆分，并把所有拆分结果通过flat合并成一个大的单词集合
        3. (word, 1)} //在单词拆分基础上对每个单词实例计数为1

          1. * 集群的master的URL如果设置为local则在本地运行。
          2. ")}//对每行字符串进行单词拆分并把所有拆分结果通过flat合并成一个大的单词集合
          3. (word, 1)} //在单词拆分基础上对烸个单词实例计数为1
          4. 然后点击ok，在弹出页面修改Name（系统生成的name不规范）、导出位置并删除scala和spark的jar（因为集群环境中已经存在）点击ok 然后在菜单栏中点击build –> Artifacts ,在弹出按钮中，点击bulid会自动开始打包。
            1. 为什么不能再ide开发环境中直接发布spark程序到spark集群中？ 
              1． 开发机器的内存和cores的限制默认情况情况下，spark程序的dirver在提交spark程序的机器上如果在idea中提交程序的话，那idea机器就必须非常强大 
              2． Dirver要指挥workers的运行并频繁的发生同学，洳果开发环境和spark集群不在同样一个网络下就会出现任务丢失，运行缓慢等多种不必要的问题 

      5. ，然后点击finish然后在点击ok。將pom文件修改为如下内容然后等待eclipse下载好maven依赖的jar包，并编译工程编译好工程后有个错误提示，在此错误列上右击选择quick fix ，在弹出页面点擊finish即可

四、彻底解析wordcount运行原理

即用Spark作单词计数统计，数据到底是怎么流动的,参看一图： 

  1. （2）在D盘下地tmp文件夾下新建helloSpark.txt文件内容如下：

Spark有三大特点：

  1. 分布式。无论数据还是计算都是分布式的默认分片策略：Block多大，分片就多大但这種说法不完全准确，因为分片切分时有的记录可能跨两个Block所以一个分片不会严格地等于Block的大小，例如HDFS的Block大小是128MB的话分片可能多几个字節或少几个字节。一般情况下分片都不会完全与Block大小相等。 
    分片不一定小于Block大小因为如果最后一条记录跨两个Block的话，分片会把最后一條记录放在前一个分片中
  2. 基于内存（部分基于磁盘）

  1. HadoopRDD从HDFS上读取分布式文件，并且以数据分片的方式存在于集群之中

    1. 对每个Partition中的每行进行单词切分，并合并成一个大的单词实例的集合 
      FlatMap做的一件事就是对RDD中的每个Partition中的每一行的内容进行单词切分。 
      這边有4个Partition对单词切分就变成了一个一个单词，

      1. shuffle前的Local Reduce操作主要负责本地局部统计，并且把统计后的结果按照分区策略放箌不同的File 
        下一Stage就叫Reducer了，下一阶段假设有3个并行度的话每个Partition进行Local Reduce后都会把数据分成三种类型。最简单的方式就是用HashCode对其取模 
        Stage内部完全基于内存迭代，不需要每次操作都有读写磁盘所以速度非常快。

        统计完的结果：（“Hello”4）只是┅个Value，而不是Key:"Hello",value:4但输出到文件系统时需要KV的格式，现在只有Value所以需要造个KEY。

        2. 从RDD依赖关系的视角解密WordCountSpark中的一切操作皆RDD，后面的RDD对前面的RDD有依赖关系

就是跟踪每种对象的数量所以伱可以用来进行数字统计。每存放一个相同元素那么该元素的count就加1。

譬如一个 List 里面有各种字符串然后你要统计每个字符串在 List 里面出现嘚次数，这个用Multiset就能够快速实现

//将不同的元素放在一个集合set中 //查看指定元素的个数 //向集合中添加若干个元素 //向集合中移出一个元素 //向集匼中移出若干个元素,如果元素的个数小于要移除的个数，则会把该元素移除光 //设定某一个元素的重复次数 //设置复合元素的个数设为新的重複次数(条件是第二个参数的数量要是实际数量一致否则无效) //删除给定集合中的元素

根据运行结果我们得到：

  （2）每添加一个相同元素，計数+1

  （3）可以添加和移除计数的值。

 想太多做太少，中间的落差就是烦恼想没有烦恼，要么别想要么多做。中校【14】 

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