Python开发Spark应用之Wordcount词频统计

Hadoop 实战 | 词频统计WordCount 该程序基于Hadoop MapReduce框架实现了简单的单词计数功能,适用于大规模文本数据的并行处理。WordCount(词频统计)/* Map函数,处理每一行的文本 */input//Value使用Text类型表示文本行2:从文本中提取文档ID和实际文本内容snippet;3:使用空格、单引号和破折号作为分隔符,将文本snippet分词;for文本snippet中的每个单词:5: 去除特殊字符后将写入context,发射给Reducer;end for。 阅读详情

待我学有所成,结发与蕊可好。@夏瑾墨


一个早上只做了一点微小的工作,很忏愧。但是发现Spark这玩意还是蛮有意思的。下面给大家介绍一下如何用python跑一遍Wordcount的词频统计的示例程序。

#在pyspark模块中引入SparkContext和SparkConf类
#在operator模块中导入add类
from pyspark import SparkContext, SparkConf 
from operator import add

#应用程序名
#初始化一个SparkContext,现在sc就是一个SparkContext的实例化对象,然后方可创建RDD。
appName = "WordCount"
conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# inputFiles表示输入文件路径
# stopWordFile表示停词文件路径
# outputFile表示输出文件路径
inputFiles = "/home/hadoop/software/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/wordcount/*"
stopWordFile = "/home/hadoop/software/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/wordcount/stopword.txt"
outputFile 
Spark学习——利用Scala语言开发Spark应用程序 Spark学习——利用Scala语言开发Spark应用程序Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情。如果你对Scala语言还不太熟悉,可以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习。本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount、TopK和Sp 阅读详情

相关推荐

Spark初级编程实践:从环境搭建到WordCount避坑指南

分布式计算的核心在于将单机任务拆解为可并行执行的转换与行动操作。Spark通过RDD的惰性求值机制,在遇到行动操作时才触发实际计算,从而实现高效的内存迭代与容错。掌握这一原理,能显著提升日志分析、离线统计等场景下的数据处理效率。在本地模式实践中,环境变量配置、Python worker连接、collect与take的边界选择,以及数据倾斜排查,都是高频踩坑点。本文围绕Spark初级编程实践,梳理从环境搭建到WordCount调优的完整链路,帮助开发者建立分布式思维。

weixin_29055699的博客 120

嵌入式NTC温度解算库:Steinhart-Hart定点实现与硬件解耦设计

NTC热敏电阻是嵌入式系统中最常用的模拟温度传感器,其阻值-温度关系高度非线性,需依赖Steinhart-Hart方程实现高精度转换。该方程通过三参数对数多项式建模,理论上可将误差控制在±0.1°C以内,但直接移植到MCU面临浮点开销大、定点溢出、系数精度损失等工程瓶颈。为此,归一化处理(ln(R/R₂₅))、Q24.8定点运算、查表+插值对数计算等优化技术成为资源受限场景下的关键技术路径。其核心价值在于将ADC采样与温度解算彻底解耦,适配各类HAL/裸机/RTOS环境,广泛应用于电池管理、工业PLC、Io

weixin_35756624的博客 647

ChatBI告别“NL2SQL依赖症”!从准确率50%到90%,3大技术路线+4个企业案例拆解核心玩法

摘要: ChatBI通过自然语言交互实现数据民主化,其核心是“语义理解+数据执行+知识沉淀”的全链路能力,而非单一的NL2SQL技术。行业采用三大技术路线提升准确率:专有知识库(提升30%)、指标标签语义层(准确率85%)、JSON中间层(多轮对话提升25%)。数据执行方案包括NL2SQL、NL2API等,需结合场景选择。企业落地需解决四大痛点:跨表查询准确率低(引入拓扑图)、模糊查询(用户干预机制)、响应慢(预计算缓存)、多轮对话(上下文池)。Spring AI Alibaba提供轻量级集成方案,助力企业

weixin_52610848的博客 1653

2025.03.14【读书笔记】|GWAS分析神器:BOLT-LMM工具介绍与快速安装

在生物信息学领域,全基因组关联分析(GWAS)已成为揭示遗传与疾病关系的强有力工具。BOLT-LMM作为一款专为大规模样本量设计的GWAS分析工具,将极大地提高研究人员的工作效率。大家好,今天我们来聊聊一个非常强大的生物信息学工具——BOLT-LMM。它是基于线性混合模型(LMM)的全基因组关联分析(GWAS)分析工具,通过快速的方差近似方法在计算效率上实现了显著的提升。BOLT-LMM的高效性能使其成为大规模样本GWAS分析的理想选择,它将进一步推动生物信息学和遗传学研究的发展。

1093

手把手教你构建轻量级CLIP模型:从理论到实践

本文手把手教你从零构建一个轻量级CLIP模型,深入解析其核心原理——对比学习,并提供完整的代码实践。通过精简的模型架构、数据准备和训练循环实现,帮助读者彻底理解多模态模型如何让图像与文本在共享空间中对齐,为学习更复杂的AI模型打下坚实基础。

weixin_29100927的博客 325

【Python百日进阶-Web开发-Feffery】Day385 -“一起Dash”训练营Lesson-07_利用fac构建表单(上)

文章目录前言:fac是什么?“人生苦短,我用Python;Web开发,首选Feffery!”↓↓↓ 今日笔记 ↓↓↓一、费老师课堂1.1 什么是表单1.2 页面效果1.3 课堂源码二、课后作业2.1 页面效果2.2 项目源码 前言:fac是什么? feffery-antd-components(简称fac),是国内大佬费弗里(Feffery)老师基于著名的React UI组件库ant design进行二次开发,将ant design中的诸多实用组件及特性引入Dash,帮助开发者使用极低的纯Python代

专注于医院数据分析技术与系统开发的创作与分享。 251

零承诺的启动之路:详解 SAP BTP 的 Pay-As-You-Go for SAP BTP(含案例与迁移策略)

SAP BTP的Pay-As-You-Go(PAYG)模式为零承诺的按需付费方案,适合PoC和小规模上线场景。它提供生产环境直接启用服务的能力,按月后付标准目录价,无预付和折扣。PAYG可与BTP企业协议(BTPEA/CPEA)混合使用,用量稳定后可平滑迁移至CPEA获取更好财务条款。关键优势在于灵活开启/关闭服务,支持通过SAP Discovery Center估算费用,并配合成本治理工具控制支出。该模式适用于创新项目初期,当业务规模可预测时再考虑转为承诺型消费模式。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 248

一个 ABAP 工具,能打印系统里某个用户对 BSP 应用的浏览历史记录

只要一个用户在 SAP ABAP 系统里浏览过 BSP 页面,会留下浏览历史记录。本工具会解析出这些记录,打印出该用户浏览的历史事件,和浏览过的页面名称。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 546

Yolov8-pose关键点检测:loss优化 | LRM loss困难样本挖掘,提升难样本、遮挡物等检测精度

LRM loss应用到能够大幅提升pose遮挡物性能

①答疑群聊服务;②YOLO大模型知识问答系统;③计算机视觉论文生成智能体; 1715

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

上一篇: Anney and Jooey
下一篇: 数据结构之树和二叉树算法实现(C语言)
Jooey_Zhong
博客等级 码龄11年 66粉丝 20原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值