这篇文章将为大家详细讲解有关怎么进行Spark example的运行过程分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联建站基于成都重庆香港及美国等地区分布式IDC机房数据中心构建的电信大带宽，联通大带宽，移动大带宽，多线BGP大带宽租用,是为众多客户提供专业雅安服务器托管报价，主机托管价格性价比高，为金融证券行业服务器托管，ai人工智能服务器托管提供bgp线路100M独享，G口带宽及机柜租用的专业成都idc公司。

pom.xml

2.     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

3.     4.0.0

4.     active

5.     spark-test

6.     0.0.1-SNAPSHOT

8.     

9.         

10.             org.apache.spark

11.             spark-core_2.10

12.             2.1.0

13.         

14.     

SparkTest.java

1. import java.util.Arrays;

3. import org.apache.spark.SparkConf;

4. import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;

5. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

6. import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

8. import scala.Tuple2;

10. public class SparkTest {

12.     public static void main(String[] args) {

13.         SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local");

14.         JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

15.         JavaRDD file = sc.parallelize(Arrays.asList("Hello test", "Hello test2", "dds"));

16.         JavaRDD words = file.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" |\t|\n|\r")).iterator());

17.         JavaPairRDD counts = words.mapToPair(s -> new Tuple2(s, 1));        

18.         counts = counts.reduceByKey((x, y) -> x + y);

19.         

20.         System.out.println(counts.collect());

21.         sc.close();

22.     }

24. }

可以单独运行，也可以提交到spark集群： spark-submit.cmd --class SparkTest D:\workspace\spark-test\target\spark-test-0.0.1-SNAPSHOT.jar

关于怎么进行Spark example的运行过程分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

分享名称：怎么进行Sparkexample的运行过程分析
文章链接：http://scyingshan.cn/article/gecehi.html