我们在上一篇博客中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集。 我们在博客《Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。
Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：
对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据操作，使得用户可以简单地实现复杂的数据处理流程。
采用了基于内存的数据聚合、数据缓存等机制来加速应用执行尤其适用于迭代和交互式应用。
Spark社区推荐用户使用Dataset、DataFrame等面向结构化数据的高层API(Structured API)来替代底层的RDD API,因为这些高层API含有更多的数据类型信息（Schema），支持SQL操作，并且可以利用经过高度优化的Spark SQL引擎来执行。不过，由于RDD API更基础，更适合用来展示基本概念和原理，后面我们的代码都使用RDD API。
Spark的RDD/dataset分为多个分区。RDD/Dataset的每一个分区都映射一个或多个数据文件， Spark通过该映射读取数据输入到RDD/dataset中。
Spark的分区数和以下参数都有关系：
spark.default.parallelism (默认为CPU的核数)
spark.sql.files.maxPartitionBytes (默认为128 MB）读取文件时打包到单个分区中的最大字节数）
spark.sql.files.openCostInBytes (默认为4 MB) 该参数默认4M，表示小于4M的小文件会合并到一个分区中，用于减小小文件，防止太多单个小文件占一个分区情况。这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并。
我们下面的流程描述中，假设每个文件对应一个分区（实际上因为文件很小，导致三个文件都在同一个分区中，大家可以通过调用RDD对象的getNumPartitions()查看）。
Spark的Map示意图如下：
Spark的Reduce示意图如下：
项目架构如下图：
Word-Count-Spark├─ input│ ├─ file1.txt│ ├─ file2.txt│ └─ file3.txt├─ output│ └─ result.txt├─ pom.xml├─ src│ ├─ main│ │ └─ java│ │ └─ WordCount.java│ └─ test└─ targetWordCount.java文件如下：
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.sql.SparkSession;import scala.Tuple2;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.regex.Pattern;import java.io.*;import java.nio.file.*;public class WordCount { private static Pattern SPACE = Pattern.compile(" "); public static void main(String[] args) throws Exception { if (args.length != 2) { System.err.println("Usage: WordCount <intput directory> <output directory>"); System.exit(1); } String input_path = args[0]; String output_path = args[1]; SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("WordCount") .master("local") .getOrCreate(); JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile(input_path).javaRDD(); JavaRDD<String> words = lines.flatMap(s -> Arrays.asList(SPACE.split(s)).iterator()); JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1)); JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2); List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect(); String filePath = Paths.get(output_path, "result.txt").toString(); BufferedWriter out = new BufferedWriter(new FileWriter(filePath)); for (Tuple2<?, ?> tuple : output) { out.write(tuple._1() + ": " + tuple._2() + "\n"); } out.close(); spark.stop(); }}pom.xml文件配置如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.WordCount</groupId> <artifactId>WordCount</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <name>WordCount</name> <!-- FIXME change it to the project's website --> <url>http://www.example.com</url> <!-- 集中定义版本号 --> <properties> <scala.version>2.12.10</scala.version> <scala.compat.version>2.12</scala.compat.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding> <project.timezone>UTC</project.timezone> <java.version>11</java.version> <scoverage.plugin.version>1.4.0</scoverage.plugin.version> <site.plugin.version>3.7.1</site.plugin.version> <scalatest.version>3.1.2</scalatest.version> <scalatest-maven-plugin>2.0.0</scalatest-maven-plugin> <scala.maven.plugin.version>4.4.0</scala.maven.plugin.version> <maven.compiler.plugin.version>3.8.0</maven.compiler.plugin.version> <maven.javadoc.plugin.version>3.2.0</maven.javadoc.plugin.version> <maven.source.plugin.version>3.2.1</maven.source.plugin.version> <maven.deploy.plugin.version>2.8.2</maven.deploy.plugin.version> <nexus.staging.maven.plugin.version>1.6.8</nexus.staging.maven.plugin.version> <maven.help.plugin.version>3.2.0</maven.help.plugin.version> <maven.gpg.plugin.version>1.6</maven.gpg.plugin.version> <maven.surefire.plugin.version>2.22.2</maven.surefire.plugin.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target> <spark.version>3.2.1</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.11</version> <scope>test</scope> </dependency> <!--======SCALA======--> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${scala.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <!-- Spark dependency --> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> </dependencies> <build> <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) --> <plugins> <!-- clean lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#clean_Lifecycle --> <plugin> <artifactId>maven-clean-plugin</artifactId> <version>3.1.0</version> </plugin> <!-- default lifecycle, jar packaging: see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/default-bindings.html#Plugin_bindings_for_jar_packaging --> <plugin> <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId> <version>3.0.2</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.8.0</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <version>2.22.1</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId> <version>3.0.2</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-install-plugin</artifactId> <version>2.5.2</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId> <version>2.8.2</version> </plugin> <!-- site lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#site_Lifecycle --> <plugin> <artifactId>maven-site-plugin</artifactId> <version>3.7.1</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-project-info-reports-plugin</artifactId> <version>3.0.0</version> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.8.0</version> <configuration> <source>11</source> <target>11</target> <fork>true</fork> <executable>/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-11.0.15.jdk/Contents/Home/bin/javac</executable> </configuration> </plugin> </plugins> </pluginManagement> </build></project>记得配置输入参数input和output代表输入目录和输出目录（在VSCode中在launch.json文件中配置）。编译运行后可在output目录下查看result.txt：
Tom: 1Hello: 3Goodbye: 1World: 2David: 1可见成功完成了单词计数功能。
先使用pip按照pyspark==3.8.2：
pip install pyspark==3.8.2注意PySpark只支持Java 8/11，请勿使用更高级的版本。这里我使用的是Java 11。运行java -version可查看本机Java版本。
(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % java -versionjava version "11.0.15" 2022-04-19 LTSJava(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11.0.15+8-LTS-149)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.15+8-LTS-149, mixed mode)项目架构如下：
Word-Count-Spark├─ input│ ├─ file1.txt│ ├─ file2.txt│ └─ file3.txt├─ output│ └─ result.txt├─ src│ └─ word_count.pyword_count.py编写如下：
from pyspark.sql import SparkSessionimport sysimport osfrom operator import addif len(sys.argv) != 3: print("Usage: WordCount <intput directory> <output directory>", file=sys.stderr) exit(1) input_path, output_path = sys.argv[1], sys.argv[2]spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").master("local").getOrCreate()lines = spark.read.text(input_path).rdd.map(lambda r: r[0])counts = lines.flatMap(lambda s: s.split(" "))\ .map(lambda word: (word, 1))\ .reduceByKey(add)output = counts.collect()with open(os.path.join(output_path, "result.txt"), "wt") as f: for (word, count) in output: f.write(str(word) +": " + str(count) + "\n")spark.stop()使用python word_count.py input output运行后，可在output中查看对应的输出文件result.txt：
Hello: 3World: 2Goodbye: 1David: 1Tom: 1可见成功完成了单词计数功能。