這篇文章主要介紹“Spark程序怎么實現(xiàn)”，在日常操作中，相信很多人在Spark程序怎么實現(xiàn)問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Spark程序怎么實現(xiàn)”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

10余年的海東網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。成都全網(wǎng)營銷的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整海東建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“海東網(wǎng)站設(shè)計”,“海東網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認(rèn)真落實執(zhí)行。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.net.URLDecoder
import org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem
import org.apache.hadoop
object SparkMapreduce {
  
  def main(args: Array[String]) {
   val session = SparkSession.builder().master("local[2]").getOrCreate();

    val sc = session.sparkContext;
    val path = SparkMapreduce.getClass.getResource("readme.md");

    val pathStr = path.getFile;
    println(pathStr);
    val textFile = sc.textFile("file://" + pathStr)
    val count = textFile.count()
    println(count);
    val linesWithSpark = textFile.filter(line => {
      //println(line);
      line.contains("UnderConstruction")
    })
    //把 collect去除后不會打印，說明了 transform和action的區(qū)別
    linesWithSpark.collect().map { println(_) }
    val url = SparkMapreduce.getClass.getResource("分類預(yù)測.csv");
    //中文會被編碼，此處反編碼
    val predictionPath = URLDecoder.decode(url.getPath, "utf-8");
    val predictionDF = "file://" + predictionPath;
    val predictionRDD = sc.textFile(predictionDF, 3)
    //我們將文本內(nèi)容打印出來。
    predictionRDD.collect().map { println(_) }
  }
}

到此，關(guān)于“Spark程序怎么實現(xiàn)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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