reduceByKey、groupByKey rdd=sc. parallelize([("one",1),("two",1),("one",1),("one1",1)]) rdd. reduceByKey(lambda x,y:x). count() rdd1=sc. parallelize([( ...
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2021-04-29 12:20:10
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#计算Spark StorageMemory Heap内存 tag: Spark, Spark Memory, Spark Storage Memory 2021-04-23 21:26:25 星期五 version: spark-2.4.5 Executor 进程 org.apache.spark ...
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2021-04-24 13:38:45
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1、改成本地模式 . val conf = new SparkConf().setAppName("ScalaWordCount").setMaster("local") 2、编写入参 传参 ...
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2021-04-24 13:30:06
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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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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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