使用ReduceByKey在Spark中进行词频统计

最新推荐文章于 2025-12-05 20:11:02 发布
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#spark #大数据

本文介绍了如何使用Spark3.2.0和Scala2.12在本地开发环境中实现WordCount示例，通过`reduceByKey`函数计算单词出现次数，展示了其工作原理和操作过程。

Spark采用Local模式运行，Spark版本3.2.0，Scala版本2.12，集成idea开发环境。

实验代码

import org.apache.spark.{
   
   SparkConf, SparkContext}

object ReduceByKey {
   
   

  def main(args: Array[String]): Unit
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项目一：利用Spark RDD实现词频统计
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06-14 2447
经典案例 - 词频统计（本地运行，打包上传到集群上运行）
Spark实战：词频统计
howard2005的专栏
04-02 2656
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。
RDD转换算子reduceByKey详解
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【代码】RDD转换算子reduceByKey详解。
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04-25 1300
spark基础之filter、reduceByKey单词计数 来直接上代码 导入数据集 rdd = sc.textFile('F:/study\Spark/test.txt') rdd.collect() 使用map rdd1 = rdd.map(lambda x:x.split(',')) rdd2 = rdd1.map(lambda x:x[3]) rdd2.filter(lambda x:x=='男').count() 后面的就是单词计数了 将文档中的单词计数，保存为（单词，次数）的形式
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04-08 6053
spark词频统计 **最开始进入spark文件目录bin下输入“./pyspark”,就进入python交互式命令行，如果出现下图，表示成功，会显示spark的图表和版本号，我的版本是3.1.2 ** 第一步、在尖括号右侧写代码sc是一种抽象接口，在pyspark中我们可以直接调用，不必写sc。sc.textFile(“输入自身文件地址”)获取文件数据。 lines = sc.textFile("输入自身文件地址") 第二步、得到数据后就需要分割数据,这里是按照空格分隔 lambda是python中的
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06-03 273
# 读取文本文件 rdd1 = sc.textFile('file:///usr/local/spark/licenses/LICENSE-py4j.txt')# 查看原始数据 rdd1.foreach(print)# 词频统计步骤 rdd2 = rdd1.map(lambda x: x.split(' ')) # 按空格分割每行 rdd2.foreach(print)rdd3 = rdd1.flatMap(lambda x: x.split(' ')) # 扁平化所有单词 rdd3.f
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1.中文分词 中文分词选用的是Ansj框架。分词部分使用Java语言封装，由Spark中的flatMap算子调用。分词后根据词性做了筛选。 package com.ahn.spark; import org.ansj.domain.Result; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; import java.util.*; public class AnsjTest {
spark的WordCount词频统计
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为了能直观地感受 Spark 框架的效果，接下来我们实现一个大数据学科中最常见的教学 案例 WordCount。
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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一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库 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2.的RDD算子可以更加轻松地实现单词计数。 在IntelliJ IDEA中新建Mave
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Spark使用RDD进行词频统计的步骤如下： 1.创建SparkConf和SparkContext对象。 ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) ``` 2.读取文本文件并创建RDD。 ```scala val lines = sc.textFile("words.txt") ``` 3.将每一行的字符串拆分成单词并创建新的RDD。 ```scala val words = lines.flatMap(_.split(" ")) ``` 4.将每个单词映射为(单词, 1)的元组。 ```scala val pairs = words.map(word => (word, 1)) ``` 5.使用reduceByKey()方法对相同的单词进行计数。 ```scala val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _) ``` 6.将结果保存到文件。 ```scala wordCounts.saveAsTextFile("wordCounts") ```
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