Spark词频统计测试（白话版二十四史）

最新推荐文章于 2022-06-16 19:11:24 发布
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数据：中华书局白话版二十四史，总计大小93M，已经存放到HDFS集群0?wx_fmt=jpegpythonSpark 1.6.0jieba（结巴分词）D3.JSfrom  pyspark import SparkConf, SparkContext0?wx_fmt=jpeg0?wx_fmt=jpeg第一个被授予节度使称号的是唐睿宗（武则天的儿子）时期的左武卫大将军兼幽州都督薛讷，他也是大名鼎鼎的薛仁贵的儿子。

Spark API 详解/大白话解释 之 RDD、partition、count、collect
Love-Coding
01-21 9410
RDD定义： 任何数据在Spark中都被转换为RDD。一个RDD可以看成是一个数组，不过是切分开，分布在不同的机器上，就并行处理。 由数据转换为RDD： 举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。这个RDD一共9个元素，每个元素含有一个数字val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)举例：读取本地文件README.md来创建RDD，文件中的每
Spark实战：词频统计
howard2005的专栏
04-02 2489
在Spark实战中，我们通过Scala和Python两个版本分别实现了词频统计的功能。首先，我们从文本文件中创建了RDD，然后按空格拆分进行扁平化映射，接着将单词数组映射成二元组数组，之后对二元组数组进行按键归约，最后将词频统计结果按次数降序排列。在分步实现的基础上，我们还可以通过一步命令直接完成整个流程。通过这次实战，我们对Spark的基本操作有了更深入的了解，为后续的学习和实践打下了基础。
python大数据词频生成云图
03-12
毕业设计数据分析必用。已经调试完毕，下载即运行，从目标数据集.csv文件到固定字段提取，生成词频图和词频列表。可以任意选取词云背景轮廓图。如果好用，还请给个好评！有问题留言即可
数据分析-《分析二十四史》生成词云
Bamboo
12-26 8200
本人对于历史特别感兴趣，又是一个计算机专业的学生的，在学习数据分析的时候对于制作词云发生的兴趣，但是在网上搜索了大半天都是需要Python语言进行分析和制作，但是下载起来比较麻烦可以磨光一个非计算机专业学生的耐心，又寻找到了一个在线制作词云的网站无奈想要分析大量的文本又是需要收费的，后继续寻找找到了一款好用词云工具，稍后分享给大家学习。
用大数据工具检索二十四史
ludongguoa的博客
11-04 855
我们看一下这个网站界面： 在搜索栏输入任何关键词，都会显示相关史料。我们试一下。 首先搜索”项羽“，我们看到，左边就是含有“项羽”两个字的史料段落，一共有267段。右边是“项羽”两个字在二十四史中出现的次数分布。《史记》里出现最多，占比46.44%。其次是《汉书》，占比29.96%。其他史书也多多少少提到过项羽，比如《晋书》、《南史》和《魏书》。 含有“项羽”两个字的史料段落 含有“项羽”两个字的史料分布 项羽出现在《史记》和《汉书》并不奇怪，因为两者都记录了项羽生活的年代。可为什么其
Spark词频统计的三种方式
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彷徨的博客
09-20 1万+
利用spark-shell来编程 spark-shell  --master  spark://hadoop01:7077 已经初始化好了SparkContext  sc 回顾wordcount的思路： 读数据，切分并压平，组装，分组聚合， 排序 当启动spark-shell启动以后 , 监控页面会监控到spark-shell 当我们使用spark-shell以集群模式读取本地的数据的时...
大数据技术实践——Spark词频统计
08-23
【Spark技术实践——词频统计】在大数据领域，Spark作为一种高效的数据处理框架，以其快速、通用和可扩展性而受到广泛关注。本实践旨在基于已经搭建的Hadoop平台，利用Spark组件进行文本词频统计，以此深入理解Scala...
项目一：利用Spark RDD实现词频统计
howard2005的专栏
06-14 2315
经典案例 - 词频统计（本地运行，打包上传到集群上运行）
SparkRDD 词频统计
huangy_u的博客
06-16 1368
由于源程序目录改成了，在元素里必须添加子元素，指定目录 （五）本地运行程序，查看结果 首先看控制台输出结果 SparkConf对象的setMaster()方法用于设置Spark应用程序提交的URL地址。若是Standalone集群模式，则指Master节点的访问地址；若是本地（单机）模式，则需要将地址改为local或local[N]或local[*]，分别指使用1个、N个和多个CPU核心数。本地模式可以直接在IDE中运行程序，不需要Spark集群。此处也可不设置。若将其省略，则使用
Spark RDD案例：词频统计
HTY_yysd的博客
06-15 1329
目录一、提出任务二、完成任务（一）新建Maven项目（二）添加相关依赖和构建插件（三）创建日志属性文件（四）创建词频统计单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）对于程序代码进行解析（七）将Spark项目编译和打包（八）将词频统计应用上传到虚拟机（九）在集群上执行词频统计应用1、提交应用程序到集群中运行（2）带参数运行程序 1.单词计数是学习分布式计算的入门程序，有很多种实现方式，例如MapReduce；使用Spark提供的RDD算子可以更加轻松地实现单词计数。 2. 在IntelliJ IDEA中新
大数据组件资源包（百度云盘分享，永久有效）
渐宽阁读书小弟
03-30 1651
文章目录目前打包资源：资源链接： 目前打包资源： CentOS-6.5-x86_64-minimal.iso flink-1.7.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz hadoop-2.6.4.tar.gz jdk-8u191-linux-x64.tar.gz spark-2.3.4-bin-hadoop2.6.tgz VMware-workstation-full-12.5...
使用Spark、Ansj分词进行词频统计
D578781015的博客
08-25 3467
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
Spark词频统计测试
05-24 5697
数据：中华书局白话版24史，总计大小93M，已经存放到HDFS集群 分析语言：python 分析框架：Spark 1.6.0 第三方包：jieba（结巴分词） 可视化工具：D3.JS 源代码： from  pyspark import SparkConf, SparkContext import jieba,Wordfilter,datetime,Word
spark算子实现词频统计（java版和scala版）
wjn19921104的博客
05-07 2140
//spark实现本地文件读取并用reduce进行聚合package day04 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Test04 { def main(args: Array[String]) { val conf: SparkConf = ...
Spark实例WordCount（统计+排序）
数据石
01-18 3188
实例描述 读文本 分词 去标点 词频统计 排序 代码片段val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[4]")val sc = new SparkContext(conf)val res = sc.textFile("E:\\\\The_Godfather.txt", 2)
使用SparkStreaming完成词频统计,并将结果写入MySQL,黑名单过滤
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foreachRDD 设计模式的使用 dstream.foreachRDD 是一个强大的原语, 允许将数据发送到外部系统.但是, 了解如何正确有效地使用这个原语很重要. 避免一些常见的错误如下. 通常向外部系统写入数据需要创建连接对象（例如与远程服务器的 TCP 连接）, 并使用它将数据发送到远程系统. 为此, 开发人员可能会无意中尝试在Spark driver 中创建连接对象, 然后尝试在Sp...
Spark机器学习：TF-IDF实例讲解
Javis486的专栏
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测试数据源：20 Newsgroups (http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/)，其中包含20个领域的新闻，此次我们使用20news-bydate-train作为测试数据，其结构如下 Spark Task: 对多篇文章提取其特征关键字以备检索、分类使用(关键字视为一个单词) 输入内容文件格式 (article_id，content.
Hadoop+Spark下的wordcount实验记录
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05-30 2599
大数据词频统计实验报告 文末附github数据及代码，希望各位可以给我提一些建议，也可以对内容展开讨论。 目录 一、实验目标... 2 二、实验设计... 2 1.数据源... 2 2.实验内容... 2 3.代码模块设计... 3 三、实验流程... 3 1.本机配置信息... 3 2.配置过程中的问题... 4 3.数据下载及上传... 4 4.spark配置及spark-shell启动... 5 ...
spark 词频统计
最新发布
04-15
### 使用 Spark 实现词频统计 以下是基于 Scala 编写的 Spark 应用程序，用于实现词频统计的功能。此代码展示了如何读取 HDFS 上的数据并对其进行处理。 #### 示例代码 ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { if (args.length != 2) { println("Usage: WordCount <input-file> <output-path>") System.exit(1) } val inputPath = args(0) val outputPath = args(1) // 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Word Count Application") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ try { // 从输入路径加载数据 val textFile = spark.read.textFile(inputPath) // 对每行进行分割，并转换为键值对形式(word, 1)，然后按单词聚合求和 val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+")) .map(word => (word, 1)) .rdd.reduceByKey(_ + _) // 将结果保存到指定的输出路径 wordCounts.saveAsTextFile(outputPath) // 显示前 10 个单词及其频率 wordCounts.collect().take(10).foreach(println) } finally { spark.stop() } } } ``` 上述代码实现了以下功能： - **创建 SparkSession**: 初始化 `SparkSession` 是为了支持 DataFrame 和 SQL 的操作[^1]。 - **读取文本文件**: 利用 `read.textFile()` 方法从 HDFS 中读取文本文件。 - **分词与映射**: 使用 `flatMap` 和 `split` 函数将每一行拆分为多个单词，并将其映射为 `(word, 1)` 形式的键值对。 - **聚合计算**: 借助 `reduceByKey` 方法完成相同单词的数量累加。 - **存储结果**: 结果被写入到指定的 HDFS 输出路径中。 #### 执行步骤说明 在 IntelliJ IDEA 中开发完成后，需按照如下流程部署至 Spark 集群运行： 1. 启动 Hadoop 和 Spark 集群服务[^3]。 2. 构建 Maven 工程并将项目打包成 JAR 文件[^4]。 3. 提交作业到集群中执行，命令格式如下： ```bash ./spark-submit \ --class net.example.WordCount \ --master spark://<master-host>:7077 \ /path/to/your-jar-file.jar hdfs://<namenode-host>:8020/input/file.txt hdfs://<namenode-host>:8020/output/path/ ``` 以上过程涵盖了从本地测试到生产环境的实际应用[^2]。 --- ### 相关问题
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