一、实现任务

1、准备数据文件

• 在/home目录创建words.txt
  

hello scala world
hello spark world
scala is very concise
spark is very powerful
let us learn scala and spark
we can learn them well

• 上传单词文件到HDFS指定目录

hdfs dfs -mkdir p /wordcount/input
hdfs dfs -put words.txt /wordcount/input

2、创建Maven项目

• 创建Maven项目 - SparkSQLWordCount
  

3、修改源程序目录

4、添加依赖和设置源程序目录

• 在pom.xml文件里添加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.huawei.sql</groupId>
    <artifactId>SparkSQLWordCount</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>3.1.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
    </build>
</project>

5、创建日志属性文件

• 在resources目录里创建log4j.properties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

6、创建HDFS配置文件

• 在resources目录里创建hdfs-site.xml文件

<?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>

7、创建词频统计单例对象

• 创建net.xxr.sql包，在包里创建WordCount单例对象

package net.xxr.sql


import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}

/**
 * 功能：利用Spark SQL实现词频统计
 */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建或得到SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkSQLWordCount")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    // 读取HDFS上的单词文件
    val lines: Dataset[String] = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/wordcount/input/words.txt")
    // 显示数据集lines内容
    lines.show()
    // 导入Spark会话对象的隐式转换
    import spark.implicits._
    // 将数据集中的数据按空格切分并合并
    val words: Dataset[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    // 显示数据集words内容
    words.show()
    // 将数据集默认列名由value改为word，并转换成数据帧
    val df = words.withColumnRenamed("value", "word").toDF()
    // 显示数据帧内容
    df.show()
    // 基于数据帧创建临时视图
    df.createTempView("v_words")
    // 执行SQL分组查询，实现词频统计
    val wc = spark.sql(
      """
        | select word, count(*) as count
        |    from v_words group by word
        |    order by count desc
        |""".stripMargin)
    // 显示词频统计结果
    wc.show()
    // 关闭会话
    spark.close()
  }
}