在使用Spark进行词频统计时,我们通常需要完成以下几个步骤:读取数据源、对数据进行分词处理、使用Spark的转换操作统计词频,以及排序并输出结果。以下是一个详细的步骤说明及相应的代码片段: 1. 读取数据源 首先,我们需要读取包含文本数据的数据源。这可以是本地文件系统中的文件,也可以是分布式文件系统(如HDFS)中的文件...
setAppName("sg1") sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf) rdd = sc.textFile('sogouQ_1w.txt') rdd.take(10) ## 过滤一些空行,或者有列确实的行 rdd = rdd.filter(lambda line: len(line.strip())>0).filter(lambda line: len(line.split())==6) #rdd.take(10) 把数据 map 为一个 ...
数据说明：在大数据分析中，我们经常需要统计特定关键词在数据集中的出现频率。以Spark大数据框架为例，我们可以实现对搜索引擎词频的快速统计。数据查看：首先，我们需要建立一个PySpark环境，并读取数据。具体操作为：将数据映射为一个tuple数据，形成分析的基础数据rdd_tp。统计关键词词频：接着，我们通过fla...