实验7
Spark初级编程实践
1.实验目的
（1）掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法
（2）掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法
2.实验平台
（1）操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）；
（2）Spark版本：2.4.0；
（3）Hadoop版本：3.1.3。
3.实验步骤
（1）Spark读取文件系统的数据
（1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；
（2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；
（3）编写独立应用程序（推荐使用Scala语言），读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；通过sbt工具将整个应用程序编译打包成 JAR包，并将生成的JAR包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。
（2）编写独立应用程序实现数据去重
对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序（推荐使用Scala语言），对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。
输入文件A的样例如下：
20170101 x
20170102 y
20170103 x
20170104 y
20170105 z
20170106 z
输入文件B的样例如下：
20170101 y
20170102 y
20170103 x
20170104 z
20170105 y
根据输入的文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：
20170101 x
20170101 y
20170102 y
20170103 x
20170104 y
20170104 z
20170105 y
20170105 z
20170106 z
（3）编写独立应用程序实现求平均值问题
每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。
Algorithm成绩：
小明 92
小红 87
小新 82
小丽 90
Database成绩：
小明 95
小红 81
小新 89
小丽 85
Python成绩：
小明 82
小红 83
小新 94
小丽 91
平均成绩如下：
(小红,83.67)
(小新,88.33)
(小明,89.67)
(小丽,88.67)
4.实验报告
题目： Spark初级编程实践 姓名 刘梦阳 日期2023.12.4
实验环境：
（1）操作系统：Linux（centos）；
（2）Spark版本：2.4.0；
（3）Hadoop版本：3.1.3。
实验内容与完成情况：
（1）Spark读取文件系统的数据
（1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；
打开spark-shell
Scala代码
（2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；
（3）编写独立应用程序（推荐使用Scala语言），读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；通过sbt工具将整个应用程序编译打包成 JAR包，并将生成的JAR包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。
创建scala目录并编写scala代码
Scala代码
/* HDFStest.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object HDFStest {
def main(args: Array[String]) {
val logFile = "hdfs://node1:9000/user/root/test.txt"
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val logData = sc.textFile(logFile, 2)
val num = logData.count()
printf("The num of this file is %d\n", num)
}
}
创建simple.sbt
Simple.sbt中的内容：
name := "A Simple HDFS Test"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.12"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.0"
执行sbt package打jar包
将jar包提交到spark-submit
（2）编写独立应用程序实现数据去重
对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序（推荐使用Scala语言），对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。
输入文件A的样例如下：
20170101 x
20170102 y
20170103 x
20170104 y
20170105 z
20170106 z
输入文件B的样例如下：
20170101 y
20170102 y
20170103 x
20170104 z
20170105 y
根据输入的文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：
20170101 x
20170101 y
20170102 y
20170103 x
20170104 y
20170104 z
20170105 y
20170105 z
20170106 z
创建代码文件夹
写入原始数据
编写scala代码
代码如下
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object RemDup {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup")
val sc = new SparkContext(conf)
val dataFile = "file:///export/server/spark/mycode/RemDup/datas"
val data = sc.textFile(dataFile,2)
val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.trim,"")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().sortByKey().keys
res.saveAsTextFile("file:///export/server/spark/mycode/RemDup/result")
}
}
编写simple.sbt文件
打包
提交spark-submit运行
查看结果
（3）编写独立应用程序实现求平均值问题
每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。
Algorithm成绩：
小明 92
小红 87
小新 82
小丽 90
Database成绩：
小明 95
小红 81
小新 89
小丽 85
Python成绩：
小明 82
小红 83
小新 94
小丽 91
平均成绩如下：
(小红,83.67)
(小新,88.33)
(小明,89.67)
(小丽,88.67)
创建代码目录和数据文件
编写scala代码
Scala代码
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object AvgScore {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("AvgScore")
val sc = new SparkContext(conf)
val dataFile = "file:///export/server/spark/mycode/AvgScore/datas"
val data = sc.textFile(dataFile,3)
val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.split(" ")(0).trim(),line.split(" ")(1).trim().toInt)).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().map(x => {
var n = 0
var sum = 0.0
for(i <- x._2){
sum = sum + i
n = n +1
}
val avg = sum/n
val format = f"$avg%1.2f".toDouble
(x._1,format)
})
res.saveAsTextFile("file:///export/server/spark/mycode/AvgScore/result")
}
}
编写simple.sbt文件
使用sbt打包
将jar包提交到sparl-submit运行
查看输出结果
出现的问题：
问题1： 在搭建Spark环境时，可能会遇到依赖项、版本兼容性等问题。
问题2： 提交Spark作业时，可能会遇到运行时错误，如类找不到、资源不足等。
问题3： 在Spark中读取和处理数据时，可能会遇到文件格式、数据格式等问题。
解决方案（列出遇到的问题和解决办法，列出没有解决的问题）：
问题1解决方法： 确保你按照官方文档的指导正确安装和配置了Spark及其相关组件。检查Java、Scala等的版本兼容性，并确保环境变量配置正确。
问题2解决方法：检查作业的依赖项、文件路径等设置。确保集群资源足够，并检查错误日志以获取详细信息。
问题3解决方法： 确保使用正确的数据读取器（如textFile、parquet等），并检查数据的格式。对于复杂数据结构，确保你理解数据的组织方式。
