摘要: 大作业: 1.选择使用什么数据,有哪些字段,多大数据量。 准备使用美新冠数据,有5个字段,分别是date,county,state,cases,deaths。数据量有158982. 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诊人数和累计死亡人数。做法是以dat 阅读全文
posted @ 2021-06-04 17:30 红豆哒 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 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 启动 Mysql shell 阅读全文
posted @ 2021-05-31 17:30 红豆哒 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
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 @ 2021-05-24 15:26 红豆哒 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 0.前次作业:从文件创建DataFrame 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 Pandas Spark 工作方式 阅读全文
posted @ 2021-05-14 15:17 红豆哒 阅读(79) 评论(0) 推荐(0)
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 @ 2021-05-08 15:04 红豆哒 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/cipintongji.txt')>>> words = lines.flatmap(lambda line: line.lower().split())Trace 阅读全文
posted @ 2021-04-22 20:49 红豆哒 阅读(118) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 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(), 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(), m 阅读全文
posted @ 2021-04-12 19:20 红豆哒 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
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 22:16 红豆哒 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)
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 代码如下: lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.tx 阅读全文
posted @ 2021-03-29 17:27 红豆哒 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
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() *建议 阅读全文
posted @ 2021-03-26 17:36 红豆哒 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)