1.会编程，参考实验 1.1编程实现词频统计基本操作 主函数 public static void main(String[] args) throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); //程序运行时参数 String[] o ...
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2021-06-29 16:02:29
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1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] ...
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2021-04-23 12:19:08
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>>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] + 1...>>> ss = sorted( ...
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2021-04-23 12:18:32
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1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] ...
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2021-04-23 12:10:50
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一、词频统计： 读文本文件生成RDD lines 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 全部转换为小写 lower() 去掉长度小于3的单词 filter() 去掉停用词 转换成键值对 map() 统计词频 reduceByKey() 按字母顺序排序 按词频排序 10、结果文件 ...
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2021-04-23 12:06:34
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序 ...
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2021-04-20 15:35:56
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序 ...
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2021-04-20 15:35:16
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.sp ...
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2021-04-20 15:02:06
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一、词频统计： 读文本文件生成RDD lines lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt") lines.foreach(print) 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lin ...
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2021-04-20 14:04:55
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分 ...
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2021-04-08 13:42:37
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