摘要: https://www.cnblogs.com/lyx092/p/14856047.html 05 RDD练习:词频统计,学习课程分数 缺交原因:忘了 https://www.cnblogs.com/lyx092/p/14856038.html 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计 阅读全文
posted @ 2021-06-06 18:54 骑逸 阅读(34) 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 @ 2021-06-06 18:40 骑逸 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2021-06-06 18:38 骑逸 阅读(56) 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 @ 2021-06-06 18:35 骑逸 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2021-06-06 18:33 骑逸 阅读(39) 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 @ 2021-05-27 20:19 骑逸 阅读(34) 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 @ 2021-05-13 23:07 骑逸 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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(), countByValue() Tom选修了几门课?每门课多少分 阅读全文
posted @ 2021-04-12 19:54 骑逸 阅读(39) 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 阅读全文
posted @ 2021-03-31 16:21 骑逸 阅读(30) 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 @ 2021-03-28 18:58 骑逸 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑