摘要: 大作业: 1.选择使用什么数据,有哪些字段,多大数据量。 数据集:2020年新冠肺炎疫情数据作为数据集 字段:5个字段,分别是:date,county,state,cases,deaths 数据量:150000条数据 2.准备分析哪些问题,可视化方式?(8个以上) (1). 统计美国截止每日的累计确 阅读全文
posted @ 2021-06-04 16:52 霖叶 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: spark连接mysql数据库 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/spa 阅读全文
posted @ 2021-05-28 18:10 霖叶 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2021-05-21 21:59 霖叶 阅读(284) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8E 阅读全文
posted @ 2021-05-12 09:37 霖叶 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2021-05-07 17:53 霖叶 阅读(100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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() lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/sparkproject/xiaoshuo.txt")words = lines.flatMap(lambda 阅读全文
posted @ 2021-04-24 18:45 霖叶 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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(), map 阅读全文
posted @ 2021-04-12 20:46 霖叶 阅读(71) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2021-04-03 18:48 霖叶 阅读(77) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 代码和运行结果如下: 阅读全文
posted @ 2021-03-29 19:43 霖叶 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2021-03-27 23:08 霖叶 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑