本实验主要涵盖了三个方面的内容：RDD编程、JDBC连接MySQL数据库以及Spark Streaming的应用。这些知识点都是Apache Spark生态系统中的核心组件，对于理解和掌握大数据处理至关重要。
1. RDD编程：
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的基础数据结构，它是一种不可变、分区的数据集合。在实验中，学生使用Scala编写程序实现了两个文本文件的合并与去重。具体操作包括读取文件（`sc.textFile()`），使用`union`操作合并文件内容，然后通过`filter`和`map`函数对数据进行预处理，接着利用`groupByKey`进行分组，并使用`sortByKey`对结果进行排序。使用`saveAsTextFile`将结果保存到HDFS。需要注意的是，实验中提到的去重后排序问题，由于`distinct`操作并不保证顺序，所以需要额外的`sortByKey`来确保排序。
2. JDBC连接MySQL数据库：
实验中涉及了在Spark中通过JDBC连接MySQL数据库，这涉及到Spark SQL的功能。需要配置Spark连接数据库的相关参数，如URL、用户名、密码等。然后，可以创建一个SQLContext对象，使用`sqlContext.read.format("jdbc")`加载数据，或者`sqlContext.jdbc()`方法直接写入数据。在实验中，学生遇到了因URL拼写错误导致的连接失败问题，这提示我们在编程时要仔细检查输入的字符串，避免类似的低级错误。
3. Spark Streaming：
Spark Streaming是Spark用于实时数据流处理的部分。实验中，学生安装并启动了Kafka，用作数据流的生产者和消费者。Scala程序作为消费者，实现了Spark Streaming的词频统计功能。Kafka作为消息中间件，接收生产者发送的词，而Spark Streaming消费者则从Kafka主题中读取数据，进行实时处理。实验展示了Spark Streaming的基本流程，包括数据接收、转换和输出。
通过这三个实验，学生不仅实践了Spark的核心功能，还学习到了如何在实际环境中配置和调试Spark应用，以及解决遇到的问题。实验中反映出的问题，如对Scala语法的不熟悉和实验步骤的疏忽，提醒我们在进行大数据处理时，应当注重代码质量，对每个步骤都进行细致的检查，同时加强基础知识的学习和积累，以提高实验效率和准确性。
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