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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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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Panda模块读取txt文本文件 使用pandas.read_csv函数 1. 如果txt文本中有表头（标题行） import panda as pd data = pd.read_csv('data.txt') print(data) 2. 如果txt文本中无表头 import panda as ...
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2021-04-19 15:38:55
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计应192 第二组 张梦涵 一.规划格式 把这个图的各个线路，各个站点，换乘信息等用文本文件 ，设定名字叫 Zhengzhou-subway.txt的形式保存起来，应该保存的信息有 （线路号，线路的各个站名，车站的换乘信息）， 应用程序可以读取这个文件，就能掌握关于郑州地铁线路的所有信息。二.写程序 ...
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2021-04-13 11:38:06
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func getTextFileStr(filename:String!) -> String! { if let path = Bundle.main.path(forResource: filename, ofType: "txt") { do { let data = try String(c ...
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2021-04-12 12:35:51
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这几天打比赛，要读取大文件。 一直习惯用pandas读取数据，这一次也不例外，但是数据特别特别大，内存不够用，自己想把数据排一下序，都没有办法。 后来才开窍，一行一行读入，并且写到本地硬盘文本文件里。 但是我还是用pandas去一行一行读，再一行一行写。速度出奇的慢。 我思索良久，意识到pandas ...
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2021-04-12 12:17:49
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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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