Spark: 單詞計數(Word Count)的MapReduce實現(Java/Python)

来源:https://www.cnblogs.com/orion-orion/archive/2022/05/26/16314837.html
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我們在上一篇博客中學習瞭如何用Hadoop-MapReduce實現單詞計數，現在我們來看如何用Spark來實現同樣的功能。Spark框架也是MapReduce-like模型，採用“分治-聚合”策略來對數據分佈進行分佈並行處理。不過該框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下兩個特點：對大數據... ...


1 導引

我們在博客《Hadoop: 單詞計數(Word Count)的MapReduce實現 》中學習瞭如何用Hadoop-MapReduce實現單詞計數，現在我們來看如何用Spark來實現同樣的功能。

2. Spark的MapReudce原理

Spark框架也是MapReduce-like模型，採用“分治-聚合”策略來對數據分佈進行分佈並行處理。不過該框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下兩個特點：

  • 對大數據處理框架的輸入/輸出，中間數據進行建模，將這些數據抽象為統一的數據結構命名為彈性分散式數據集(Resilient Distributed Dataset)，併在此數據結構上構建了一系列通用的數據操作，使得用戶可以簡單地實現複雜的數據處理流程。

  • 採用了基於記憶體的數據聚合、數據緩存等機制來加速應用執行尤其適用於迭代和互動式應用。

Spark社區推薦用戶使用Dataset、DataFrame等面向結構化數據的高層API(Structured API)來替代底層的RDD API,因為這些高層API含有更多的數據類型信息（Schema），支持SQL操作，並且可以利用經過高度優化的Spark SQL引擎來執行。不過，由於RDD API更基礎，更適合用來展示基本概念和原理，後面我們的代碼都使用RDD API。

Spark的RDD/dataset分為多個分區。RDD/Dataset的每一個分區都映射一個或多個數據文件， Spark通過該映射讀取數據輸入到RDD/dataset中。

Spark的分區數和以下參數都有關係：

  • spark.default.parallelism (預設為CPU的核數)

  • spark.sql.files.maxPartitionBytes (預設為128 MB）讀取文件時打包到單個分區中的最大位元組數）

  • spark.sql.files.openCostInBytes (預設為4 MB) 該參數預設4M，表示小於4M的小文件會合併到一個分區中，用於減小小文件，防止太多單個小文件占一個分區情況。這個參數就是合併小文件的閾值，小於這個閾值的文件將會合併。

我們下麵的流程描述中，假設每個文件對應一個分區（實際上因為文件很小，導致三個文件都在同一個分區中，大家可以通過調用RDD對象的getNumPartitions()查看）。

Spark的Map示意圖如下：

Spark的Reduce示意圖如下：

3. Word Count的Java實現

項目架構如下圖：

Word-Count-Spark
├─ input
│  ├─ file1.txt
│  ├─ file2.txt
│  └─ file3.txt
├─ output
│  └─ result.txt
├─ pom.xml
├─ src
│  ├─ main
│  │  └─ java
│  │     └─ WordCount.java
│  └─ test
└─ target

WordCount.java文件如下：

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;
import java.io.*;
import java.nio.file.*;

public class WordCount {
	private static Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		if (args.length != 2) {
			System.err.println("Usage: WordCount <intput directory> <output directory>");
			System.exit(1);
		}
        String input_path = args[0];
        String output_path = args[1];

		SparkSession spark = SparkSession.builder()
			.appName("WordCount")
			.master("local")
			.getOrCreate();

		JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile(input_path).javaRDD();

		JavaRDD<String> words = lines.flatMap(s -> Arrays.asList(SPACE.split(s)).iterator());
		JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1));
		JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);

		List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();

        String filePath = Paths.get(output_path, "result.txt").toString();
        BufferedWriter out = new BufferedWriter(new FileWriter(filePath));
		for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {
			out.write(tuple._1() + ": " + tuple._2() + "\n");
		}
		out.close();
        spark.stop();
	}
}

pom.xml文件配置如下：

<?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>com.WordCount</groupId>
  <artifactId>WordCount</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>

  <name>WordCount</name>
  <!-- FIXME change it to the project's website -->
  <url>http://www.example.com</url>

  <!-- 集中定義版本號 -->
  <properties>
    <scala.version>2.12.10</scala.version>
    <scala.compat.version>2.12</scala.compat.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <project.timezone>UTC</project.timezone>
    <java.version>11</java.version>
    <scoverage.plugin.version>1.4.0</scoverage.plugin.version>
    <site.plugin.version>3.7.1</site.plugin.version>
    <scalatest.version>3.1.2</scalatest.version>
    <scalatest-maven-plugin>2.0.0</scalatest-maven-plugin>
    <scala.maven.plugin.version>4.4.0</scala.maven.plugin.version>
    <maven.compiler.plugin.version>3.8.0</maven.compiler.plugin.version>
    <maven.javadoc.plugin.version>3.2.0</maven.javadoc.plugin.version>
    <maven.source.plugin.version>3.2.1</maven.source.plugin.version>
    <maven.deploy.plugin.version>2.8.2</maven.deploy.plugin.version>
    <nexus.staging.maven.plugin.version>1.6.8</nexus.staging.maven.plugin.version>
    <maven.help.plugin.version>3.2.0</maven.help.plugin.version>
    <maven.gpg.plugin.version>1.6</maven.gpg.plugin.version>
    <maven.surefire.plugin.version>2.22.2</maven.surefire.plugin.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
    <spark.version>3.2.1</spark.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.11</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <!--======SCALA======-->
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>${scala.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
    <dependency> <!-- Spark dependency -->
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
  </dependencies>


  <build>
    <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
      <plugins>
        <!-- clean lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#clean_Lifecycle -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-clean-plugin</artifactId>
          <version>3.1.0</version>
        </plugin>
        <!-- default lifecycle, jar packaging: see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/default-bindings.html#Plugin_bindings_for_jar_packaging -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
          <version>3.0.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
          <version>3.8.0</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
          <version>2.22.1</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
          <version>3.0.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-install-plugin</artifactId>
          <version>2.5.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId>
          <version>2.8.2</version>
        </plugin>
        <!-- site lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#site_Lifecycle -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-site-plugin</artifactId>
          <version>3.7.1</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-project-info-reports-plugin</artifactId>
          <version>3.0.0</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
          <version>3.8.0</version>
          <configuration>
              <source>11</source>
              <target>11</target>
              <fork>true</fork>
              <executable>/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-11.0.15.jdk/Contents/Home/bin/javac</executable>
          </configuration>
        </plugin>
      </plugins>
    </pluginManagement>
  </build>
</project>

記得配置輸入參數input和output代表輸入目錄和輸出目錄（在VSCode中在launch.json文件中配置）。編譯運行後可在output目錄下查看result.txt：

Tom: 1
Hello: 3
Goodbye: 1
World: 2
David: 1

可見成功完成了單詞計數功能。

4. Word Count的Python實現

先使用pip按照pyspark==3.8.2：

pip install pyspark==3.8.2

註意PySpark只支持Java 8/11，請勿使用更高級的版本。這裡我使用的是Java 11。運行java -version可查看本機Java版本。

(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % java -version
java version "11.0.15" 2022-04-19 LTS
Java(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11.0.15+8-LTS-149)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.15+8-LTS-149, mixed mode)

項目架構如下：

Word-Count-Spark
├─ input
│  ├─ file1.txt
│  ├─ file2.txt
│  └─ file3.txt
├─ output
│  └─ result.txt
├─ src
│  └─ word_count.py

word_count.py編寫如下：

from pyspark.sql import SparkSession
import sys
import os
from operator import add

if len(sys.argv) != 3:
    print("Usage: WordCount <intput directory> <output directory>", file=sys.stderr)
    exit(1)
     
input_path, output_path = sys.argv[1], sys.argv[2]

spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").master("local").getOrCreate()

lines = spark.read.text(input_path).rdd.map(lambda r: r[0])

counts = lines.flatMap(lambda s: s.split(" "))\
    .map(lambda word: (word, 1))\
    .reduceByKey(add)

output = counts.collect()

with open(os.path.join(output_path, "result.txt"), "wt") as f:
    for (word, count) in output:
        f.write(str(word) +": " + str(count) + "\n")

spark.stop()

使用python word_count.py input output運行後，可在output中查看對應的輸出文件result.txt：

Hello: 3
World: 2
Goodbye: 1
David: 1
Tom: 1

可見成功完成了單詞計數功能。

參考

數學是符號的藝術，音樂是上界的語言。
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