Spark_rdd_词频统计

最新推荐文章于 2024-06-11 11:56:25 发布
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项目一：利用Spark RDD实现词频统计
howard2005的专栏
06-14 2278
经典案例 - 词频统计（本地运行，打包上传到集群上运行）
基于RDD的Spark应用程序开发案列讲解（词频统计）
weixin_49165958的博客
11-12 725
步骤一：在电脑D盘上创建一个文件a.txt,内容如下： hello java hello spark hell0 scala hello rqm spark hi 步骤二：在IDEA里创建Scala工程，并做好词频统计，输出 val rdd=sc.textFile("D:\\a.txt) rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_) 步骤三：先提前写好路径，在resource创建文件夹info.properties，写好
Spark RDD案例：词频统计
weixin_52112640的博客
06-15 1317
（二）创建日志属性文件 在资源文件夹里创建日指数型文件 - log4j.properties （三）创建词频统计单例对象 在net.huawei.rdd包里创建WordCount单例对象 查看结果
Spark RDD案例：词频统计（大数据实训01）
qq_56244269的博客
06-15 955
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。 在IntelliJ IDEA中新建Maven管理的Spark项目，并在该项目中使用Scala语言编写Spark的WordCount程序，最后将项目打包提交到Spark集群（Standalone模式）中运行。 预备工作：启动集群的HDFS与Spark HDFS上的单词文件 - 设置项目信息（项目名称、保存位置、组编号以及项目编号） 单击【Finish】按钮将目录改成目录 .
sparkRDD词频统计
s_caiji的博客
06-16 1545
spark词频统计
Spark Rdd项目（词数统计）
qq_58166534的博客
06-17 467
编写准备文件上传文件 创建maven项目 在pom.xml里添加依赖
Spark编程:词频统计练习 RDD操作 2020.10.11
Beyond_Nothing
10-11 1149
文章目录词频统计练习 词频统计练习 val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt") val wordCount = lines.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey((a,b) => a+b) wordCount.collect() wordCount.foreach(println)
Spark RDD文件词频统计
天涯芳草
04-12 3826
一:准备sparkStreamingWordFrep.txt文本文件,内容如下: this is a processing of the sparkStreaming data learn use I can process spark it big streming data learn use I can process spark it big streming to want I ca...
SparkRDD案例：词频统计
py20010218的博客
06-15 619
SparkRDD案例：词频统计
RDD编程 - 词频统计
tuygioj的博客
04-19 2579
RDD词频统计
莎士比亚文集词频统计并行化算法_实验文件
02-26
这是《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。由于原网站上的实验文件已经无法下载了，所以这里上传一份，包含 shakespear.zip、stopword.txt.
任务3.8.1 利用RDD实现词频统计
howard2005的专栏
06-11 766
通过本实战，参与者将能够熟悉使用Spark RDD进行数据处理的流程，理解Spark程序的编写、配置和运行机制，并学会解决实际开发中可能遇到的问题。这为处理更大规模的数据集和更复杂的数据分析任务打下了基础。
使用Spark实现词频统计
梁辰兴的博客
04-26 5862
执行命令：spark-submit --master spark://master:7077 --deploy-mode cluster --class net.army.rdd.WordCount --driver-memory 512m --executor-memory 1g --executor-cores 2 hdfs://master:9000/park/SparkRDDWordCount.jar。hdfs://master:9000/wc/input：单词数据的来源路径。
基于RDD的Spark应用程序开发(实现词频统计)
小财迷嘻嘻的博客
11-15 1868
1、开发环境 IDEA+MAVEN+Scala pom.xml 2、实现
使用Spark Streaming整合Spark SQL完成词频统计操作
29DCH的博客
11-28 608
SqlNetworkWordCount.scala package spark import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.streaming.{Seconds, Streamin...
莎士比亚统计最高的词频数 java,spark,rdd
m0_53291740的博客
11-15 546
问题描述： 统计莎士比亚诗文集中出现频次最高的100个单词，但是这100个单词中不包括停词表中那些没有实际意义的词。（所有数据已下载，在文件里） 思路：将莎士比亚诗文集文件夹下面的多个文件都读成 RDD，然后过滤掉停词表中的单词，统计频次最高的100个单词，并且保存结果在特定的文件夹即可。 import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spar
【spark 词频统计】spark单词进行计数升级版
赖德发的博客
06-14 3729
下面的代码对文件里的单词进行计数，筛选出现过10次的单词，然后对这些单词中的每个字符出现的次数进行计数。最后，通过collect action操作触发job的执行。这些转换中有两个是stage边界（它们有宽依赖）。代码中的两个reduceByKey转换是生成3个stage的原因：val words = sc.textFile("textFilePath").flatMap(_.split(' '))
子雨大数据之Spark入门教程---Spark2.1.0入门：第一个Spark应用程序：WordCount 2.2
飘过的春风
02-23 7568
原博客地址： http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1311-2/   前面已经学习了Spark安装，完成了实验环境的搭建，并且学习了Spark运行架构和RDD设计原理，同时，我们还学习了Scala编程的基本语法，有了这些基础知识作为铺垫，现在我们可以没有障碍地开始编写一个简单的Spark应用程序了——词频统计。 任务要求 任务：编写一个Spark应用程序，对某个文件中...
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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