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 sortBy(f) 按词频排序 sortB ...
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2021-04-21 12:03:05
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1、对RDD的分区重新进行划分:rdd1.coalesce(num,boolean) 1 val rdd1 = sc.parallelize(Array[String]("love1", "love2", "love3", "love4", "love5", "love6", "love7", "l ...
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2021-04-21 11:54:31
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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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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.按字母顺序排序 sortB ...
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2021-04-20 15:17:39
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python - How to interpret results of Spark OneHotEncoder - Stack Overflow ...
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2021-04-20 15:16:33
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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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解决问题-》有的放矢 1.spark 报错 Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient reso ...
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2021-04-19 15:56:23
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二、学生课程分数案例 总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少门课程? 每个学生选修了多少门课?map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选?map(), countByValue() Tom选修了几门课?每门课多少分?filter(), m ...
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2021-04-13 12:24:49
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