使用scala基于'A'，'E'，'I'，'O'，'U‘元音在Spark(Core using RDD) WordCount程序中创建5分区文件

在Spark中使用Scala基于元音字母'A'，'E'，'I'，'O'，'U'来创建5个分区文件的WordCount程序，可以按照以下步骤进行：

导入必要的Spark库和类：

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

创建SparkConf对象，设置应用程序的名称：

val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")

创建SparkContext对象：

val sc = new SparkContext(conf)

定义输入数据：

val input = sc.textFile("input.txt")

这里假设输入数据存储在名为"input.txt"的文件中。

对输入数据进行处理，按照元音字母进行过滤和分区：

val vowels = Set('A', 'E', 'I', 'O', 'U')
val filtered = input.flatMap(line => line.split(" "))
                    .filter(word => vowels.contains(word.charAt(0).toUpper))
                    .map(word => (word, 1))
                    .partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(5))

首先使用flatMap将每行文本拆分为单词，然后使用filter函数过滤以元音字母开头的单词。接下来，使用map函数将每个单词映射为键值对，其中键为单词本身，值为1。最后，使用partitionBy函数将数据按照HashPartitioner进行分区，分为5个分区。

对分区后的数据进行统计计数：

val wordCounts = filtered.reduceByKey(_ + _)

使用reduceByKey函数对分区后的数据进行按键聚合，计算每个单词的出现次数。

输出结果：

wordCounts.saveAsTextFile("output")

将统计结果保存到名为"output"的文件夹中。

完整的代码示例：

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.textFile("input.txt")
    val vowels = Set('A', 'E', 'I', 'O', 'U')
    val filtered = input.flatMap(line => line.split(" "))
                        .filter(word => vowels.contains(word.charAt(0).toUpper))
                        .map(word => (word, 1))
                        .partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(5))

    val wordCounts = filtered.reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.saveAsTextFile("output")

    sc.stop()
  }
}

在这个示例中，我们使用了Spark的核心API（RDD）来实现WordCount程序，并按照元音字母进行了分区。这个程序可以应用于文本数据中以元音字母开头的单词的统计分析。

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