在Spark字数统计示例中，将找出指定文件中存在的每个单词的出现频率。在这里，我们使用Scala语言来执行Spark操作。

执行Spark字数计算示例的步骤

在此示例中，查找并显示每个单词的出现次数。在本地计算机中创建一个文本文件并在其中写入一些文本。

$ nano sparkdata.txt

检查sparkdata.txt文件中写入的文本。

$ cat sparkdata.txt

在HDFS中创建一个目录，保存文本文件。

$ hdfs dfs -mkdir /spark

将HDD上的sparkdata.txt 文件上传到特定目录中。

$ hdfs dfs -put /home/zyiz/sparkdata.txt /spark

现在，按照以下命令在Scala模式下打开spark。

$ spark-shell

使用以下命令创建一个RDD。

scala> val data=sc.textFile("sparkdata.txt")

在这里，传递包含数据的任何文件名。现在，可以使用以下命令读取生成的结果。

scala> data.collect;

在这里，使用以下命令以单个单词的形式拆分现有数据。

scala> val splitdata = data.flatMap(line => line.split(" "));

现在，可以使用以下命令读取生成的结果。

scala> splitdata.collect;

接下来，执行映射操作。

scala> val mapdata = splitdata.map(word => (word,1));

在这里，为每个单词分配值1。可以使用以下命令读取生成的结果。

scala> mapdata.collect;

现在，执行reduce操作 -

scala> val reducedata = mapdata.reduceByKey(_+_);

在这里，我汇总了生成的数据。使用以下命令读取生成的结果。

scala> reducedata.collect;