摘要：
阅读全文
摘要：
https://www.cnblogs.com/ohbigshit/p/14549238.html 02.Spark架构与运行流程https://www.cnblogs.com/ohbigshit/p/14854320.html 06.Spark SQL 及其DataFrame的基本操作https: 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：
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
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：
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
摘要：
>>> 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( 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 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 二、groupByKey练习 6.练习一的生成单词键值对 7.对单词进行分组 8.查看分组结果 阅读全文