Spark案例：Python版统计单词个数

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分类专栏： # Spark基础学习笔记（2） 文章标签： spark 大数据
于 2020-12-14 22:30:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/79331562
本文通过Python项目PythonSparkWordCount演示如何使用Spark统计文本文件中每个单词的出现次数。详细步骤包括创建项目、添加文本文件、编写词频统计程序及运行查看结果。

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Ubuntu20.04使用spark进行单词统计实验详细步骤
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环境　　spark-1.6　　python3.5 一、wordcount # -*- coding:utf-8 -*- ''' Created on 2019年5月13日 @author: Administrator ''' #从pyspark中导入相应的包 from pyspark import SparkConf from pyspark import Spark...
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Spark是一个开源的大数据处理框架，它基于内存计算模型，提供高效的数据处理能力。以下是Spark的基本安装步骤： 1. **下载安装**: 对于Hadoop环境，从Apache官网下载相应版本的Spark，通常需要Hadoop库支持。如果是Python用户，可以考虑使用Anaconda等包管理工具安装pyspark。 2. **配置环境变量**: 配置`SPARK_HOME`指向安装目录，并将该路径添加到`PYTHONPATH`或系统环境变量`JAVA_HOME`、`HADOOP_HOME`。 3. **启动集群**: 如果是集群环境，通过命令行启动Spark Master和Worker节点，如`sbin/start-master.sh`和`sbin/start-slave.sh`。 4. **加载数据**: 使用PySpark（例如`spark-submit`），创建SparkSession并读取数据，比如从本地文件系统读取文本文件： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("wordcount").getOrCreate() lines = spark.read.text("path_to_your_data.txt") ``` 5. **数据预处理**: 将数据转换成适合处理的形式，比如将每一行分割成单词列表： ```python words = lines.flatMap(lambda line: line.split()) ``` 6. **词频统计**: 利用`flatMap`和`reduceByKey`对单词进行计数： ```python word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) ``` 7. **保存结果**: 最终结果可以保存到文件或数据库，例如CSV或Hive： ```python word_counts.coalesce(1).write.saveAsTextFile("output_path") ``` **典型应用案例 - 词频数统计**： 上述过程就是一个简单的词频统计例子。在这个场景下，你可以分析大量文本数据，找出最常见的词语及其出现次数。
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