这篇文章将为大家详细讲解有关怎么进行Spark example的运行过程分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
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<groupId>org.apache.spark</groupId>
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<version>2.1.0</version>
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SparkTest.java
import java.util.Arrays;
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 scala.Tuple2;
public class SparkTest {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> file = sc.parallelize(Arrays.asList("Hello test", "Hello test2", "dds"));
JavaRDD<String> words = file.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" |\t|\n|\r")).iterator());
JavaPairRDD<String, Integer> counts = words.mapToPair(s -> new Tuple2<String, Integer>(s, 1));
counts = counts.reduceByKey((x, y) -> x + y);
System.out.println(counts.collect());
sc.close();
}
}
可以单独运行，也可以提交到spark集群： spark-submit.cmd --class SparkTest D:\workspace\spark-test\target\spark-test-0.0.1-SNAPSHOT.jar
关于怎么进行Spark example的运行过程分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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