一、准备本地系统文件

• 在/home目录里创建words.txt
• 

二、把文件上传到HDFS

• 将words.txt上传到HDFS系统的/park目录里
  
• 说明：/park是在上一讲我们创建的目录

三、启动HDFS服务

• 执行命令：start-dfs.sh

四、启动Spark服务

• 执行命令：start-all.sh

五、启动Spark Shell

-执行命令：spark-shell --master spark://master:7077

六、映射算子案例

• 预备工作：创建一个RDD - rdd1
• 执行命令：val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))

任务1、将rdd1每个元素翻倍得到rdd2

• 对rdd1应用map()算子，将rdd1中的每个元素平方并返回一个名为rdd2的新RDD
  
• 其实，利用神奇占位符_可以写得更简洁
  
• rdd1和rdd2中实际上没有任何数据，因为parallelize()和map()都为转化算子，调用转化算子不会立即计算结果。
  
• 若需要查看计算结果，则可使用行动算子collect()。（collect是采集或收集之意）
  

任务2、将rdd1每个元素平方得到rdd2

• 方法一、采用普通函数作为参数传给map()算子
  
• 方法二、采用下划线表达式作为参数传给map()算子
  
• rdd2的元素变成了双精度实数，得转化成整数
  

任务3、利用映射算子打印菱形

• 右半菱形

val rdd = sc.makeRDD(List(1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 19, 17, 15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1))
val rdd1 = rdd.map(“*” * _)
rdd1.collect.foreach(println)

IDEA里创建项目实现

• 创建Maven项目 - SparkRDDDemo
  
• 将java目录改成scala目录
  
• 在pom.xml文件里添加相关依赖和设置源程序目录

<?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>net.hw.rdd</groupId>
    <artifactId>SparkRDDDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.12.15</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>2.4.4</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>scala-test-compile</id>
                        <phase>process-test-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

• 添加日志属性文件
  

log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spark.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

• 创建hdfs-site.xml文件，允许客户端访问集群数据节点
  

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property>
        <description>only config in clients</description>
        <name>dfs.client.use.datanode.hostname</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

• 创建net.xxr.rdd.day01包
  
• 在net.xxr.rdd.day01包里创建Example01单例对象
  

package net.xxr.rdd.day01

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

import scala.collection.mutable.ListBuffer
import scala.io.StdIn

object Example01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("PrintDiamond")
      .setMaster("local[*]")

    val sc = new SparkContext(conf)
    print("输入一个奇数：")
    val n = StdIn.readInt()
    if (n % 2 == 0) {
      println("你输入的不是奇数哦~")
      return
    }
    val list = new ListBuffer[Int]()
    (1 to n by 2).foreach(list += _)
    (n - 2 to 1 by -2).foreach(list += _)
    val rdd = sc.makeRDD(list)
    val rdd1 = rdd.map(i => " " * ((n - i) / 2) + "*" * i)
    rdd1.collect.foreach(println)
  }

}

• 查看结果
  

七、过滤算子案例

任务1、过滤出列表中的偶数

• 方法一、将匿名函数传给过滤算子

val rdd1 = sc.makeRDD(List(4, 7, 9, 2, 45, 89, 120, 666, 25, 129))
val rdd2 = rdd1.filter(x => x % 2 == 0)
rdd2.collect

• 方法二、用神奇占位符改写传入过滤算子的匿名函数
  

任务2、过滤出文件中包含spark的行

• 执行命令： val lines= sc.textFile(“/park/words.txt”)，读取文件 /park/words.txt生成RDD - lines
  
• 执行命令：val sparkLines = lines.filter(_.contains(“spark”))，过滤包含spark的行生成RDD - sparkLines
  
• 执行命令：sparkLines.collect，查看sparkLines内容，可以采用遍历算子，分行输出内容