package sparkcore.java;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Tuple2;
/**
* 使用java开发本地测试的wordcount程序
*/
public class WordCountLocal {
public static void main(String[] args) {
// 编写Spark应用程序
// 本地执行，是可以执行在eclipse中的main方法中，执行的
// 第一步：创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息
// 使用setMaster()可以设置Spark应用程序要连接的Spark集群的master节点的url
// 但是如果设置为local则代表，在本地运行
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCountLocal").setMaster("local");
// 以spark-submit提交运行时，需要设置,如直接以Java应用程序启动，则可以去掉
conf.set("spark.testing.memory", "536870912");// 512M
// 第二步：创建JavaSparkContext对象
// 在Spark中，SparkContext是Spark所有功能的一个入口，你无论是用java、scala，甚至是python编写
// 都必须要有一个SparkContext，它的主要作用，包括初始化Spark应用程序所需的一些核心组件，包括
// 调度器（DAGSchedule、TaskScheduler），还会去到Spark Master节点上进行注册，等等
// 一句话，SparkContext，是Spark应用中，可以说是最最重要的一个对象
// 但是呢，在Spark中，编写不同类型的Spark应用程序，使用的SparkContext是不同的，如果使用scala，
// 使用的就是原生的SparkContext对象
// 但是如果使用Java，那么就是JavaSparkContext对象
// 如果是开发Spark SQL程序，那么就是SQLContext、HiveContext
// 如果是开发Spark Streaming程序，那么就是它独有的SparkContext
// 以此类推
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 第三步：要针对输入源（hdfs文件、本地文件，等等），创建一个初始的RDD
// 输入源中的数据会打散，分配到RDD的每个partition中，从而形成一个初始的分布式的数据集
// 我们这里呢，因为是本地测试，所以呢，就是针对本地文件
// SparkContext中，用于根据文件类型的输入源创建RDD的方法，叫做textFile()方法
// 在Java中，创建的普通RDD，都叫做JavaRDD
// 在这里呢，RDD中，有元素这种概念，如果是hdfs或者本地文件呢，创建的RDD，每一个元素就相当于是文件里的一行
// JavaRDD<String> lines = sc.textFile("file:///D:/eclipse-jee-neon-3/workspace/sparkcore-java/test.txt");
// 如果本地文件为Linux
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("file:////root/spark/core/test.txt");
// 如果文件放在HDFS上时，需要先启动Hadoop
// JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://node1:8020/test.txt");
// 第四步：对初始RDD进行transformation操作，也就是一些计算操作
// 通常操作会通过创建function，并配合RDD的map、flatMap等算子来执行
// function，通常，如果比较简单，则创建指定Function的匿名内部类
// 但是如果function比较复杂，则会单独创建一个类，作为实现这个function接口的类
// 先将每一行拆分成单个的单词
// FlatMapFunction，有两个泛型参数，分别代表了输入和输出类型
// 我们这里呢，输入肯定是String，因为是一行一行的文本，输出，其实也是String，只不过是多个放在集合中
// 这里先简要介绍flatMap算子的作用，其实就是，将RDD的一个元素，给拆分成一个或多个元素
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
}
});
// 接着，需要将每一个单词，映射为(单词, 1)的这种格式
// 因为只有这样，后面才能根据单词作为key，来进行每个单词的出现次数的累加
// mapToPair，其实就是将每个元素，映射为一个(v1,v2)这样的Tuple2类型的元素
// 如果大家还记得scala里面讲的tuple，那么没错，这里的tuple2就是scala类型，包含了两个值
// mapToPair这个算子，要求的是与PairFunction配合使用，第一个泛型参数代表了输入类型
// 第二个和第三个泛型参数，代表的输出的Tuple2的第一个值和第二个值的类型
// JavaPairRDD的两个泛型参数，分别代表了tuple元素的第一个值和第二个值的类型
JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
}
});
// 接着，需要以单词作为key，统计每个单词出现的次数
// 这里要使用reduceByKey这个算子，对每个key对应的value，都进行reduce操作
// 比如JavaPairRDD中有几个元素，分别为(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (world, 1)
// reduce操作，相当于是把第一个值和第二个值进行计算，然后再将结果与第三个值进行计算
// 比如这里的hello，那么就相当于是，首先是1 + 1 = 2，然后再将2 + 1 = 3
// 最后返回的JavaPairRDD中的元素，也是tuple，但是第一个值就是每个key，第二个值就是key的value
// reduce之后的结果，相当于就是每个单词出现的次数
JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(
// 第一与第二个参数为输入类型（为两个Tuple2的第二个元素类型），第三个为输出类型
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 到这里为止，我们通过几个Spark算子操作，已经统计出了单词的次数
// 但是，之前我们使用的flatMap、mapToPair、reduceByKey这种操作，都叫做transformation操作
// 一个Spark应用中，光是有transformation操作，是不行的，是不会执行的，必须要有一种叫做action
// 接着，最后，可以使用一种叫做action操作的，比如说，foreach，来触发程序的执行
wordCounts.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public void call(Tuple2<String, Integer> wordCount) throws Exception {
System.out.println(wordCount._1 + " : " + wordCount._2);
}
});
sc.close();
}
}将上面程序通过Mave打包成jar文件，上传到Linux平台，然后通过spark-submit提交本地运行（无需启动Spark，如果用到的文件在HDFS上面，则要启动Hadoop）：
spark-submit
--master local[1]
--class sparkcore.java.WordCountLocal
--num-executors 1
--driver-memory 100m
--executor-memory 100m
--executor-cores 2
/root/spark/core/sparkcore-java-1.0.jar
2.2、配置Hadoop客户端
运行时可能会抛如下异常，但不影响结果，原因是Hadoop没有配置，也可以按照下面进行配置
1、 将hadoop-2.7.3.tar.gz（前面自己编译的CentOS版本）解压到D:hadoop-2.7.3，并将winutils.exe、hadoop.dll等文件到D:hadoop-2.7.3in下，再将hadoop.dll放到C:Windows及C:WindowsSystem32下
2、 添加HADOOP_HOME环境变量，值为D:hadoophadoop-2.7.2，并将%HADOOP_HOME%in添加到Path环境变量中
3、 双击winutils.exe，如果出现“缺失MSVCR120.dll”的提示，则安装VC++2013相关组件
4、 将hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar插件包拷贝到Eclipse plugins目录下
5、 运行Eclipse，进行配置：
