我们已经了解了在spark命令行当中使用交互方式完成词频统计，本节将阐述在idea当中使用maven环境完成java代码，并进行词频统计。

1 系统、软件以及前提约束

• CentOS 7 64 工作站 作者的机子ip是192.168.100.200，主机名为danji，请读者根据自己实际情况设置
• 已在linux中完成scala交互方式的词频统计
  https://www.jianshu.com/p/92257e814e59
• 已经有待统计的文件word上传到HDFS，名字为/word
• idea 2018.2

2 操作

• 1 创建一个maven工程，修改pom.xml中的依赖

<repositories>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <name>cloudera</name>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.2.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.6.0-cdh5.7.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

• 2 在src下创建一个SparkWordCount.java

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;

public class SparkWordCount {

    public static void main(String[] args) {

        //在windows下执行，必须设置本地的hadoop安装路径，倘若打成jar包，上传到linux，则不需要设置
        System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\hadoop2.7.2");
        SparkConf conf = new SparkConf();
        //设置master
        conf.setMaster("local[*]");
        //设置应用的名称
        conf.setAppName(SparkWordCount.class.getSimpleName());
        //获取sparkcontext
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // 读hdfs中数据
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://192.168.100.200:9000/word");

        // split
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(t -> Arrays.asList(t.split(" ")).iterator());
        // map
        JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOne = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1));
        // combine
        JavaPairRDD<String, Integer> result = wordAndOne.reduceByKey((a, b) -> a + b);

        JavaPairRDD<Integer, String> beforeSwap = result.mapToPair(tp -> tp.swap());

        JavaPairRDD<Integer, String> sorted = beforeSwap.sortByKey(false);

        JavaPairRDD<String, Integer> finalRes = sorted.mapToPair(tp -> tp.swap());

        finalRes.saveAsTextFile("hdfs://192.168.100.200:9000/outputjava");

        sc.stop();
    }
}
    }
}

• 3 执行，在HDFS服务的/outputjava下查看结果。
  以上就是在idea中使用maven+java完成spark下的词频统计。