本文将介绍3个Scala Spark编程实例，分别是WordCount、TopK和SparkJoin，分别代表了Spark的三种典型应用。
1. WordCount编程实例
WordCount是一个最简单的分布式应用实例，主要功能是统计输入目录中所有单词出现的总次数，编写步骤如下：
步骤1：
创建一个SparkContext对象，该对象有四个参数：Spark master位置、应用程序名称，Spark安装目录和jar存放位置，对于Spark On YARN而言，最重要的是前两个参数，第一个参数指定为“yarn-standalone”，第二个参数是自定义的字符串，举例如下：
val sc = new SparkContext(args(0), “WordCount”,
System.getenv(“SPARK_HOME”), Seq(System.getenv(“SPARK_TEST_JAR”)))
步骤2：
读取输入数据。我们要从HDFS上读取文本数据，可以使用SparkContext中的textFile函数将输入文件转换为一个RDD，该函数采用的是Hadoop中的TextInputFormat解析输入数据，举例如下：
val textFile = sc.textFile(args(1))
当然，Spark允许你采用任何Hadoop InputFormat，比如二进制输入格式SequenceFileInputFormat，此时你可以使用SparkContext中的hadoopRDD函数，举例如下：
val inputFormatClass = classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text]]
var hadoopRdd = sc.hadoopRDD(conf, inputFormatClass, classOf[Text], classOf[Text])
或者直接创建一个HadoopRDD对象：
var hadoopRdd = new HadoopRDD(sc, conf,
classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text, classOf[Text], classOf[Text])
步骤3：
通过RDD转换算子操作和转换RDD，对于WordCount而言，首先需要从输入数据中每行字符串中解析出单词，然后将相同单词放到一个桶中，最后统计每个桶中每个单词出现的频率，举例如下：
val result = hadoopRdd.flatMap{
case(key, value) => value.toString().split(“\s+”);
}.map(word => (word, 1)). reduceByKey (_ + _)
其中，flatMap函数可以将一条记录转换成多条记录(一对多关系)，map函数将一条记录转换为另一条记录(一对一关系)，reduceByKey函数将key相同的数据划分到一个桶中，并以key为单位分组进行计算，这些函数的具体含义可参考：Spark Transformation。
步骤4：
将产生的RDD数据集保存到HDFS上。可以使用SparkContext中的saveAsTextFile哈数将数据集保存到HDFS目录下，默认采用Hadoop提供的TextOutputFormat，每条记录以“(key,value)”的形式打印输出，你也可以采用saveAsSequenceFile函数将数据保存为SequenceFile格式等，举例如下：
result.saveAsSequenceFile(args(2))
当然，一般我们写Spark程序时，需要包含以下两个头文件：
import org.apache.spark._
import SparkContext._
WordCount完整程序已在“Apache Spark学习：利用Eclipse构建Spark集成开发环境”一文中进行了介绍，在次不赘述。
需要注意的是，指定输入输出文件时，需要指定hdfs的URI，比如输入目录是hdfs://hadoop-test/tmp/input，输出目录是hdfs://hadoop-test/tmp/output，其中，“hdfs://hadoop-test”是由Hadoop配置文件core-site.xml中参数fs.default.name指定的，具体替换成你的配置即可。
2. TopK编程实例
TopK程序的任务是对一堆文本进行词频统计，并返回出现频率最高的K个词。如果采用MapReduce实现，则需要编写两个作业：WordCount和TopK，而使用Spark则只需一个作业，其中WordCount部分已由前面实现了，接下来顺着前面的实现，找到Top K个词。注意，本文的实现并不是最优的，有很大改进空间。
步骤1:
首先需要对所有词按照词频排序，如下：
val sorted = result.map {
case(key, value) => (value, key); //exchange key and value
}.sortByKey(true, 1)
步骤2：返回前K个：
val topK = sorted.top(args(3).toInt)
步骤3：将K各词打印出来：
topK.foreach(println)
注意，对于应用程序标准输出的内容，YARN将保存到Container的stdout日志中。在YARN中，每个Container存在三个日志文件，分别是stdout、stderr和syslog，前两个保存的是标准输出产生的内容，第三个保存的是log4j打印的日志，通常只有第三个日志中有内容。
本程序完整代码、编译好的jar包和运行脚本可以从这里下载。下载之后，按照“Apache Spark学习：利用Eclipse构建Spark集成开发环境”一文操作流程运行即可。
3. SparkJoin编程实例
在推荐领域有一个著名的开放测试集是movielens给的，下载链接是：http://grouplens.org/datasets/movielens/，该测试集包含三个文件，分别是ratings.dat、sers.dat、movies.dat，具体介绍可阅读：README.txt，本节给出的SparkJoin实例则通过连接ratings.dat和movies.dat两个文件得到平均得分超过4.0的电影列表，采用的数据集是：ml-1m。程序代码如下：
import org.apache.spark._
import SparkContext._
object SparkJoin {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length != 4 ){
println(“usage is org.test.WordCount ”)
return
}
val sc = new SparkContext(args(0), “WordCount”,
System.getenv(“SPARK_HOME”), Seq(System.getenv(“SPARK_TEST_JAR”)))
// Read rating from HDFS file
val textFile = sc.textFile(args(1))
//extract (movieid, rating)
val rating = textFile.map(line => {
val fileds = line.split(“::”)
(fileds(1).toInt, fileds(2).toDouble)
})
val movieScores = rating
.groupByKey()
.map(data => {
val avg = data._2.sum / data._2.size
(data._1, avg)
})
// Read movie from HDFS file
val movies = sc.textFile(args(2))
val movieskey = movies.map(line => {
val fileds = line.split(“::”)
(fileds(0).toInt, fileds(1))
}).keyBy(tup => tup._1)
// by join, we get <movie, moviename="" averagerating,="">
val result = movieScores
.keyBy(tup => tup._1)
.join(movieskey)
.filter(f => f._2._1._2 > 4.0)
.map(f => (f._1, f._2._1._2, f._2._2._2))
result.saveAsTextFile(args(3))
}
}
你可以从这里下载代码、编译好的jar包和运行脚本。
这个程序直接使用Spark编写有些麻烦，可以直接在Shark上编写HQL实现，Shark是基于Spark的类似Hive的交互式查询引擎，具体可参考：Shark。
4. 总结
Spark 程序设计对Scala语言的要求不高，正如Hadoop程序设计对Java语言要求不高一样，只要掌握了最基本的语法就能编写程序，且常见的语法和表达方式是很少的。通常，刚开始仿照官方实例编写程序，包括Scala、Java和Python三种语言实例。