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:
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
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。
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。
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。
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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