cdh 6.2.0支持spark版本

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mob64ca12dab0a2 2023-08-10 12:47:20 ©著作权

文章标签 spark Apache 文本文件 文章分类 Spark 大数据

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CDH 6.2.0支持的Spark版本

Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了丰富的库和工具，用于处理大规模数据集。在CDH 6.2.0版本中，Apache Spark被集成到Cloudera Distribution of Hadoop (CDH)中，并且提供了对Spark的全面支持。本文将介绍CDH 6.2.0支持的Spark版本以及一些示例代码。

CDH 6.2.0中支持的Spark版本

CDH 6.2.0集成了Apache Spark 2.4.0版本。Apache Spark 2.4.0是一个重大的版本升级，它带来了许多新功能和改进，包括Python 3的支持、新的数据源API、更好的性能和稳定性等。同时，CDH 6.2.0还提供了对Spark Streaming、Spark SQL和Spark MLlib等组件的支持。

示例代码

下面是一个简单的Spark应用程序示例，它使用CDH 6.2.0中集成的Spark版本来读取一个文本文件并进行单词计数。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建一个SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("WordCount")
      .getOrCreate()

    // 读取文本文件
    val lines = spark.read.textFile("input.txt")

    // 对每行进行单词切分并计数
    val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" "))
      .groupBy("value").count()

    // 打印结果
    wordCounts.show()

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

上面的代码首先创建了一个SparkSession对象，用于与Spark集群通信。然后，它使用read.textFile方法读取名为“input.txt”的文本文件，并将其存储在lines变量中。接下来，它使用flatMap和groupBy方法对每行进行单词切分和计数，并将结果存储在wordCounts变量中。最后，使用show方法打印计数结果，并调用stop方法停止SparkSession。

流程图

下面是上述示例代码的流程图：

st=>start: 开始
e=>end: 结束
op1=>operation: 创建SparkSession
op2=>operation: 读取文本文件
op3=>operation: 单词切分和计数
op4=>operation: 打印结果
op5=>operation: 停止SparkSession

st->op1->op2->op3->op4->op5->e

引用形式的描述信息

在CDH 6.2.0中，支持的Spark版本是Apache Spark 2.4.0。你可以使用以下代码示例来在CDH 6.2.0中进行Spark应用程序开发：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("WordCount")
      .getOrCreate()

    val lines = spark.read.textFile("input.txt")

    val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" "))
      .groupBy("value").count()

    wordCounts.show()

    spark.stop()
  }
}