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编写类似MapReduce的案例-单词统计WordCount
要统计的文件为Spark的README.md文件
分析逻辑：
1. 读取文件，单词之间用空格分割
2. 将文件里单词分成一个一个单词
3. 一个单词，计数为1，采用二元组计数word ->（word,1）
4. 聚合统计每个单词出现的次数
RDD的操作
1.读取文件：
sc.textFile("file:///opt/modules/spark/README.md")注意：textFile里面的路径，如果没有指定schema，那么默认的话是从HDFS文件系统读取数据,如果不加file://就是/opt/modules/spark/README.md的路径，是从HDFS对应目录下读取
接收变量是res0
res0方法查看
可以用一个变量接收
rdd.count-->统计RDD里有多少条数据
rdd.first--> 取RDD的第一条数据
可以对比源文件看到第一条数据
rdd.take(10)--> 取RDD的前10条数据，也可以对比源文件查看
2. 将文件中的数据分成一个一个的单词
map和flatMap返回类型不一致，返回结果类型是RDD[String]和RDD[Array[String]]
可以使用collect方法，查看结果
变量名
collect方法
map和flatMap返回结果的不同之处：flatMap会进行扁平化操作
mapRDD = rdd.map(line => line.split(" "))
第一个元素：Array("#","Apache","spark")
第三个元素：Array("Spark","is")
flatmapRDD = rdd.flatMap(line => line.split(" "))
第一个元素："#"
所以我们选择flatMap，而不是map
val flatMapRDD = rdd.flatMap(line => line.split(" "))
//flatMapRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String]
去除空的字符串的操作
flatMapRDD.filter(word => word.nonEmpty)
3. 将每个单词进行计数
val mapRDD = flatMapRDD.map(word => (word,1))
返回类型//mapRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]
4.将相同的单词放在一起进行value值得聚合
val reduceRDD = mapRDD.reduceByKey((a,b) => a + b)
//reduceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]
查看对比下（reduceByKey前后两个变量的collect）
链式编程写法：
val result = sc.textFile("file:///opt/modules/o2o23/spark/README.md").flatMap(line => line.split(" ")).filter(word => word.nonEmpty).map(word => (word,1)).reduceByKey((a,b) => a + b).collect
链式编程简化写法：
val result1 = sc.textFile("file:///opt/modules/o2o23/spark/README.md").flatMap(_.split(" ")).filter(_.nonEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect