spark实现wordcount

《Spark实现Wordcount》
Spark是一款流行的大数据分析计算框架，在广泛的应用场景下具有非常优越的性能，其中，分布式统计Wordcount是一个常用的例子，很多人关注这个入门程序，尤其是对于大数据初学者。本文将介绍一下通过Spark实现Wordcount的方法，并加以趣味化的解说，希望能够吸引大家的注意。
首先，为了让读者能够更好地理解，特地介绍一下Wordcount程序的用途：统计一段文本中词汇出现的次数，以及每个词汇出现的比例。例如，对于文本“Hello world, hello spark, hello java”，通过Wordcount程序，可以统计出“hello”出现了3次，“world”出现1次，“spark”出现1次，“java”出现1次，其中“hello”出现概率为3/5=60%，其它出现概率均为20%。有了Wordcount的应用，可以方便的知道一段文本的内通州团建容的质量，以及词汇的分布，带给我们很多有趣的发现。
其次，那么我们如何用Spark来实现这个Wordcount程序呢？首先，我户外团建游戏们必须将我们的文本存储在文件系统中，例如HDFS中，以支持分布式计算；接下来，我们需要在Spark中定义一个RDD，以指定计算范围，这里指定要处理刚才存储的文本；接着，需要定义一个map算子，把文本拆分成词汇，并计算出出现次数；最后，通过reduce算子统计每个词出现的次数，得出结果。
综上，通过Spark实现Wordcount程序，主要步骤如下：1.存储文本；2.定义RDD；3.定义map算子；4.定义reduce算子。通过Spark编程，可以把复杂的任务简单化，把分布式计算所需的复杂计算安排工作，让大家可以更轻松地发现大数据的有趣之处。