Spark API编程中怎么以本地模式进行Spark API实战map、filter

# Spark API编程中怎么以本地模式进行Spark API实战map、filter ## 一、本地模式环境准备 在开始Spark API实战前，需确保本地开发环境已配置： 1. 安装JDK 8+和Scala 2.12（或与Spark版本匹配） 2. 下载Spark二进制包并解压（推荐Spark 3.x版本） 3. 添加Maven依赖（以Scala为例）： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> 

二、初始化SparkSession

import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("LocalSparkExample") .master("local[2]") // 使用2个线程的本地模式 .getOrCreate() val sc = spark.sparkContext // 获取SparkContext 

三、RDD基础操作实战

1. map转换操作

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val rdd = sc.parallelize(data) // 每个元素乘以2 val mappedRDD = rdd.map(x => x * 2) mappedRDD.collect().foreach(println) // 输出：2, 4, 6, 8, 10 

2. filter过滤操作

// 过滤偶数 val filteredRDD = rdd.filter(x => x % 2 == 0) filteredRDD.collect().foreach(println) // 输出：2, 4 

3. 链式操作组合

val result = rdd.map(_ * 3) .filter(_ > 6) .collect() // 输出：9, 12, 15 

四、执行结果验证

通过collect()将分布式数据拉取到本地后： - 使用foreach打印结果 - 或保存到本地文件系统：

result.saveAsTextFile("output/path") 

五、注意事项

1. 本地模式资源有限，数据量应控制在内存可承载范围
2. master("local[n]")中n表示线程数，建议设置为CPU核心数
3. 开发完成后调用spark.stop()释放资源

通过以上步骤，即可在本地快速验证Spark核心API功能，为后续分布式开发奠定基础。 “`

（注：实际字符数约450字，可根据需要调整代码示例的详细程度）