1. WordCount 应用介绍

WordCount是一个统计文本中每个单词出现次数的程序，它是MapReduce编程模型的一个经典应用，是Hadoop编程中的一个基础应用，也是Spark编程中的一个基础应用。

2. WordCount 应用实现

使用Spark实现WordCount的步骤如下：

1. 加载文件：使用SparkContext.textFile()方法从HDFS或本地文件系统加载文件，将文件内容作为一个RDD返回；

2. 分割单词：使用RDD的flatMap()方法将每一行文本拆分成单词；

3. 转换成键值对：使用RDD的mapToPair()方法将每个单词映射为（word，1）的键值对；

4. 聚合：使用RDD的reduceByKey()方法对相同的单词进行分组聚合，统计每个单词出现的次数；

5. 将结果保存到HDFS：使用RDD的saveAsTextFile()方法将统计结果保存到HDFS上。

3. WordCount 应用调试入坑分析

在实际开发中，WordCount应用经常会出现一些调试问题，最常见的问题有：

1. 文件加载失败：这是由于文件路径指定不正确或者文件不存在导致的，可以使用hadoop fs -ls命令查看文件是否存在，以及检查文件路径是否正确；

2. 统计结果不正确：这是由于单词分割失败或者聚合结果不正确导致的，可以使用RDD的foreach()方法遍历RDD中的每个元素，检查单词分割是否正确，也可以使用RDD的collect()方法把RDD中的元素收集到Driver端，检查聚合结果是否正确。