scala 编写wordCount

加载文件

scala> var f1=sc.textFile("/tmp/dataTest/followers.txt")

scala> f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,)).collect //每个数字以'-'分割，并数字为key，给每个key赋值1

res10: Array[(String, Int)] = Array((,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,), (,))

reduceByKey(_+_).collect 将key相同元素合并（4出现一次，7出现4次，6出现3次，2出现2次，3出现3次，1出现3次）

scala> f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,)).reduceByKey(_+_).collect

res12: Array[(String, Int)] = Array((,), (,), (,), (,), (,), (,))

 

这个方法也是同样效果

scala> f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).collect

res18: Array[(String, Int)] = Array((4,1), (7,4), (6,3), (2,2), (3,3), (1,3))

 

 

对出现的次数进行排序

sortByKey

scala> var resText=f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1))

resText: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[] at map at <console>:

对出现的次数进行排序，所以要先将元素的第二个元组和第一个元组互换位置map(x=>(x._2,x._1))，这样出现的次数就成了key,然后再对key进行排序sortByKey(false)

再对排序后的结果，再一次的对他们的元组进行互换位置（次数，单词）换后（单词，次数）map(x=>(x._2,x._1))

互换位置也可以使用下面方式，

例

1. map{case (x._1, x._2) => (x._2, x._1)}.sortByKey(false)

 

false:从大到小 降序

true：小小到大 升序

 

 

将结果保存到hdfs

scala> resText.saveAsTextFile("/tmp/out/res")

 查看结果

[root@node4 node4]# hdfs dfs -cat /tmp/out/res/part-

(,)

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(,)

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[root@node4 node4]#