大数据实验实验六：Spark初级编程实践-Toy模板网

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Spark初级编程实践

实验环境：Windows 10 Oracle VM VirtualBox
虚拟机：cnetos 7
Hadoop 3.3

实验内容与完成情况：

1. 安装hadoop和spark

因为Hadoop版本为3.3所以在官网选择支持3.3的spark安装包
spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件
解压安装包到指定文件夹

spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件
配置spark-env.sh

启动成功

2. Spark读取文件系统的数据

（1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；

spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件

（2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；

spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件

（3）编写独立应用程序（推荐使用Scala语言），读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；通过sbt工具将整个应用程序编译打包成 JAR包，并将生成的JAR包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。

编写程序
spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件

安装sbt

spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件
程序编译

spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件

使用命令/software/spark-3.4.0-bin-hadoop3/bin/spark-submit --class “hdfstest” /software/hdfstest/target/scala-2.12/a-simple-hdfs-test_2.12-1.0.jar >& 1 |grep The 运行jar包
spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件
运行成功

3. 编写独立应用程序实现数据去重

对于两个输入文件 A 和 B，编写 Spark 独立应用程序（推荐使用 Scala 语言），对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。

输入文件 A 的样例如下：
20170101 x
20170102 y
20170103 x
20170104 y
20170105 z
20170106 z
输入文件 B 的样例如下：
20170101 y
20170102 y
20170103 x
20170104 z
20170105 y
根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下：
20170101 x
20170101 y
20170102 y
20170103 x
20170104 y
20170104 z
20170105 y
20170105 z
20170106 z

编写文件A B
spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件
配置编译选项

编译代码

使用/software/spark-3.4.0-bin-hadoop3/bin/spark-submit --class “RemDup” /software/RemDup/target/scala-2.12/remove-duplication_2.12-1.0.jar 命令运行jar包

运行

spark 读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取 linux操作系统本地文件
查看运行结果

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4. 编写独立应用程序实现求平均值问题

每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写 Spark 独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。

Algorithm 成绩：
小明 92
小红 87
小新 82
小丽 90
Database 成绩：
小明 95
小红 81
小新 89
小丽 85
Python 成绩：
小明 82
小红 83
小新 94
小丽 91
平均成绩如下：
(小红,83.67)
(小新,88.33)
(小明,89.67)
(小丽,88.67)

编译被操作文件 Algorithm database python

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编写代码文件

编写配置文件

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程序打包

使用命令/software/spark-3.4.0-bin-hadoop3/bin/spark-submit --class “AvgScore” /software/AvgScore/target/scala-2.12/average-score_2.12-1.0.jar运行程序