庞心

摘要： https://www.cnblogs.com/201806120085px/p/14855504.html 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计 没注意截止时间，忘记交了。 大作业： 1.选择使用什么数据，有哪些字段，多大数据量。 数据：中国疫情数据 字段：新增累计确诊人数、新增现 阅读全文

摘要： 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] 阅读全文

摘要： 1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 3.启动 Mysql 阅读全文

摘要： 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt，创建DataFrame。 一、用DataFrame的操作完成以下数据分析要求 每个分数+5分。 总共有多少学生？ 总共开设了哪些课程？ 每个学生选修了多少门课？ 每门课程有多少个学生选？ 每门课程大于95分的学生人数？ Tom选修了几门课？每 阅读全文

摘要： 1.Spark SQL出现的 原因是什么? Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD)，Spark SQL作为分布式SQL查询引擎，让用户可以通过SQL、DataFrame API和Data 阅读全文

摘要： 一、词频统计： 按字母顺序排序 按词频排序 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().countByValue() //map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选？map() 阅读全文

摘要： 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 阅读全文

摘要： 一、filter,map,flatmap练习： 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 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 6.练习一的生成单词键值对 阅读全文

摘要： 1. 准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数：条件表达式 2. 生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() 阅读全文

摘要： 1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S 阅读全文