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实验10：Spark基础编程2

• 实验目的

1. 通过实验掌握基Scala的Spark编程方法；
2. 掌握基于Spark和Scala编程解决一些基本的数据处理和统计分析，去重、排序等；

• 实验要求

1. 掌握Spark基于Scala编写应用程序的方法；
2. 完成下面的实验内容，实现数据信息的处理分析；

• 实验平台

1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或者CentOS 7 以上）；
2. Spark版本：2.4.0；
3. Maven：3.6.3；
4. JDK版本：1.8；
5. Java IDE：Eclipse。

• 实验内容、结果及分析（直接在题目后面列出实验过程、结果以及分析）
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启动IntelliJ Idea并创建spark项目，导入spark的jar包到项目

1. WordCount

1. 在本地创建一个文本文件以“学号sparktest.txt”命名，向其中各输入一个长篇英语文章，将其上传至hadoop中的分布式文件系统中/input/学号文件夹中；

1. 编写基于Spark的WordCount scala应用程序，进行单词统计并按照单词频数由大到小输出统计结果（sortBy操作，代码以截图方式呈现并标注重点代码）；

2.1将22111303195shakestest.txt拷贝到项目的resources目录下。

2.2编写spark代码：

2.3 运行测试输出：

（1）打印单词统计结果：

1. 打印单词总数：

1. 编写pom文件；

1. 打包应用程序并列出打包结果；

4.1部署分布式Spark应用程序

  在生产环境中，Spark通常会处理存储在HDFS等分布式文件系统中的数据。Spark通常也以集群模式运行。

   修改源代码如下：

打包文件

执行作业：

使用spark-submit运行我们的代码。我们需要指定主类、要运行的jar和运行模式(集群)，且主机名为instance-00000868执行：

此时遇到问题：

检查：

确保端口监听：在 IP 地址 172.17.0.2 上的 7077 端口正在被监听。

解决以上问题后重新执行命令出现新问题：

解决以上问题后，运行

出现报错：

检查：

1. 检查 Spark Master 状态：

检查结果：Spark Master 服务正在运行，并且监听在正确的端口上。

2、检查端口占用

使用 netstat 命令检查端口占用：

检查结果：端口 9000 没有被其他服务占用。

1. 运行Word Count程序（包含Scala代码运行成功截图）；

1. 修改2）中的程序，使得单词统计按照单词出现的次数降序排序，输出统计结果（代码以截图方式呈现并标注重点代码，并附上成功运行结果截图）；

运行结果：

1. 成绩统计

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；输入文件样例如下，供参考。

Algorithm.txt：

Xiaoming 92

Xiaohong 87

Xiaoxin 82

Xiaoli 90

Database.txt：

Xiaoming 95

Xiaohong 81

Xiaoxin 89

Xiaoli 85

Python.txt：

Xiaoming 82

Xiaohong 83

Xiaoxin 94

Xiaoli 91

1. 新建三个成绩文件，并输入对应的成绩数据，将三个成绩文件上传至HDFS中/input/学号文件夹中;

1.1在本地data/dataset创建文件：

1.2上传导hdfs中input/22111303195/目录，并查看：

1. 编写 Spark Scala 独立应用程序求出所有学生以及平均成绩信息，并根据成绩降序输出统计结果，最后将统计结果存储在HDFS的/output/学号文件夹中（代码以截图方式呈现并标注重点代码，下面代码供参考使用）；

本地运行输出：

1. 打包运行程序，并列出运行结果；

• 实验小结（问题和收获）

    学习曲线：最初对 Spark 的分布式计算模型和编程模型不太熟悉，但通过实验逐渐理解了其工作原理。问题解决：在实验过程中遇到了连接和配置问题，通过查阅文档和社区支持得以解决，增强了解决问题的能力。性能优势：体会到了 Spark 在处理大规模数据时的性能优势，尤其是在分布式环境中。工具掌握：通过实验，熟悉了 spark-submit 命令的使用，以及如何在集群模式下运行 Spark 应用程序。