如何利用Scala语言开发Spark应用程序
这篇文章主要介绍如何利用Scala语言开发Spark应用程序，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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Spark内核是由Scala语言开发的，因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情。如果你对Scala语言还不太熟悉，可以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习。
本文将介绍3个Scala Spark编程实例，分别是WordCount、TopK和SparkJoin，分别代表了Spark的三种典型应用。
1. WordCount编程实例
WordCount是一个最简单的分布式应用实例，主要功能是统计输入目录中所有单词出现的总次数，编写步骤如下：
步骤1：创建一个SparkContext对象，该对象有四个参数：Spark master位置、应用程序名称，Spark安装目录和jar存放位置，对于Spark On YARN而言，最重要的是前两个参数，***个参数指定为“yarn-standalone”，第二个参数是自定义的字符串，举例如下：
val sc = new SparkContext(args(0), "WordCount", System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))步骤2：读取输入数据。我们要从HDFS上读取文本数据，可以使用SparkCon
val textFile = sc.textFile(args(1))
当然，Spark允许你采用任何Hadoop InputFormat，比如二进制输入格式SequenceFileInputFormat，此时你可以使用SparkContext中的hadoopRDD函数，举例如下：
val inputFormatClass = classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text]] var hadoopRdd = sc.hadoopRDD(conf, inputFormatClass, classOf[Text], classOf[Text])
或者直接创建一个HadoopRDD对象：
var hadoopRdd = new HadoopRDD(sc, conf, classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text, classOf[Text], classOf[Text])
步骤3：通过RDD转换算子操作和转换RDD，对于WordCount而言，首先需要从输入数据中每行字符串中解析出单词，然后将相同单词放到一个桶中，***统计每个桶中每个单词出现的频率，举例如下：
val result = hadoopRdd.flatMap{ case(key, value) => value.toString().split("\\s+"); }.map(word => (word, 1)). reduceByKey (_ + _)其中，flatMap函数可以将一条记录转换成多条记录（一对多关系），map函数将一条记录转换为另一条记录（一对一关系），reduceByKey函数将key相同的数据划分到一个桶中，并以key为单位分组进行计算，这些函数的具体含义可参考：Spark Transformation。
步骤4：将产生的RDD数据集保存到HDFS上。可以使用SparkContext中的saveAsTextFile哈数将数据集保存到HDFS目 录下，默认采用Hadoop提供的TextOutputFormat，每条记录以“（key,value）”的形式打印输出，你也可以采用 saveAsSequenceFile函数将数据保存为SequenceFile格式等，举例如下：
result.saveAsSequenceFile(args(2))
当然，一般我们写Spark程序时，需要包含以下两个头文件：
import org.apache.spark._ import SparkContext._
WordCount完整程序已在“Apache Spark学习：利用Eclipse构建Spark集成开发环境”一文中进行了介绍，在次不赘述。
需要注意的是，指定输入输出文件时，需要指定hdfs的URI，比如输入目录是hdfs://hadoop-test/tmp/input，输出目 录是hdfs://hadoop-test/tmp/output，其中，“hdfs://hadoop-test”是由Hadoop配置文件core- site.xml中参数fs.default.name指定的，具体替换成你的配置即可。
2. TopK编程实例
TopK程序的任务是对一堆文本进行词频统计，并返回出现频率***的K个词。如果采用MapReduce实现，则需要编写两个作 业：WordCount和TopK，而使用Spark则只需一个作业，其中WordCount部分已由前面实现了，接下来顺着前面的实现，找到Top K个词。注意，本文的实现并不是***的，有很大改进空间。
步骤1：首先需要对所有词按照词频排序，如下：
val sorted = result.map { case(key, value) => (value, key); //exchange key and value }.sortByKey(true, 1)步骤2：返回前K个：
val topK = sorted.top(args(3).toInt)
步骤3：将K各词打印出来：
topK.foreach(println)
注意，对于应用程序标准输出的内容，YARN将保存到Container的stdout日志中。在YARN中，每个Container存在三个日志 文件，分别是stdout、stderr和syslog，前两个保存的是标准输出产生的内容，第三个保存的是log4j打印的日志，通常只有第三个日志中 有内容。
本程序完整代码、编译好的jar包和运行脚本可以从这里下载。下载之后，按照“Apache Spark学习：利用Eclipse构建Spark集成开发环境”一文操作流程运行即可。
3. SparkJoin编程实例
在推荐领域有一个著名的开放测试集是movielens给的，下载链接是：http://grouplens.org/datasets/movielens/，该测试集包含三个文件，分别是ratings.dat、sers.dat、movies.dat，具体介绍可阅读：README.txt，本节给出的SparkJoin实例则通过连接ratings.dat和movies.dat两个文件得到平均得分超过4.0的电影列表，采用的数据集是：ml-1m。程序代码如下：
import org.apache.spark._ import SparkContext._ object SparkJoin { def main(args: Array[String]) { if (args.length != 4 ){ println("usage is org.test.WordCount 以上是“如何利用Scala语言开发Spark应用程序”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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