南宁站建好就够用防红链接在线生成

启动条件

下载好关于所需要的空间，配置好相应的环境，例如Scala，jdk

设置maven依赖项。修改pom.xml文件，添加如下：

    <properties>

        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>

        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>

        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>

    </properties>

    <!--    声明并引入共有的依赖-->

    <dependencies>

        <!--   scala-library-->

        <dependency>

            <groupId>org.scala-lang</groupId>

            <artifactId>scala-library</artifactId>

            <version>2.12.15</version>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.spark</groupId>

            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>

            <version>3.2.2</version>

        </dependency>

    </dependencies>

</project>

编写代码如下

它的功能是wordcount的功能：从指定的文件夹中去读取文件，并做词频统计。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount{

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 配置 Spark 应用程序

    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")

    // 创建 SparkContext 对象

    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取目录下的所有文本文件

    val textFiles = sc.wholeTextFiles("input")

    // 提取文本内容并执行 WordCount 操作

    val counts = textFiles.flatMap { case (_, content) => content.split("\\s+") }.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

    // 将所有分区的数据合并成一个分区

    val singlePartitionCounts = counts.coalesce(1)

    // 保存结果到文件

    singlePartitionCounts.saveAsTextFile("output")

    // 停止 SparkContext

    sc.stop()

  }

}

最后准备待统计的词频文件。在项目根目录下建立文件夹input，并创建两个文本文件：word1.txt, word2.txt并运行就可以了