算法之大数据 参考链接 思想 哈希函数可以把数据按照种类均匀分流 布隆过滤器用于集合的建立与查询，并可以节省大量空间 一致性hash解决数据服务器的负载管理问题 利用并查集结构做岛问题的并行计算、 位图解决某一范围上数字的出现情况，并可以节省大量空间 利用分段统计思想、
原地址 目录前言1. 文本向量化特征的不足 前言 在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中，我们讲到，在文本挖掘的预处理中，向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理，那么什么是TF-IDF，为什么一般我们要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。 1. 文本向量化特征的不足 在将文本分
A. 分步骤实现 准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 分词 排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2的词filter() 统计词频 按词频排序 输出到文件 查看结果 B. 一句话实现：文件入
一、词频统计 A. 分步骤实现 1.准备文件 下载小说或长篇新闻稿 2.上传到hdf 2.读文件创建RDD 3.分词 4.排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2的词f
一、 RDD创建 1.从本地文件系统中加载数据创建RDD 2.从HDFS加载数据创建RDD 加载 停止hdfs 3.通过并行集合（列表）创建RDD 输入列表、字符串、生成数组 二、 RDD操作 转换操作 1. filter(func)传入lamb
dict.txt 迅雷不及掩耳盗铃之势 1 掩耳盗铃 2 铃儿响叮当 3 当仁不让 5 让世界充满爱 3 让世界充满爱 5 迅雷不及 0 迅雷 0 掩耳 0 盗铃 0 实现代码 # -*- ecoding: utf-8 -*- # @ModuleName: test002 # @Function: # @Author: darling # @Time: 2022-05-05 20:01 import jieba
def word_counts_action(text, top_number): """ :param text: 统计的文本 :param top_number: 输出词频前几 :return: [('非常', 36), ('很', 31), ('手机', 23), ('也', 18)] """
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一、词频统计 A. 分步骤实现 1、准备文件 （1）下载小说或长篇新闻稿 （2）上传到hdfs上 2、读文件创建RDD 3、分词 4、排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2
一、词频统计 1.分步骤实现 1）.准备文件 1.下载小说或长篇新闻稿 2.上传到hdfs上 3.读文件创建RDD 分词 排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2的词filter() 统计
一、词频统计 A.分步骤实现 1.准备文件 1.下载小说或长篇新闻稿 2.上传到hdfs 启动hdfs 上传文件并查看 2.读文件创建RDD 创建SparkContext以及从文件系统中加载数据创建RDD 与原txt文件对比 3
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一、词频统计 A. 分步骤实现 1、准备文件 1、下载小说或长篇新闻稿 2、上传到hdfs上 2、读文件创建RDD 3、分词 4、 排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 长度小于2的词filter() 5、统计词频 6、按词频排序 7、输出到文件
一、词频统计 A. 分步骤实现 准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 读文件创建RDD 分词 排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2的词filter()
A.分步骤实现 1.准备文本文件 2.读文件 3.分词 4.排除大小写lower(),map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap() 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter() 长度小于2的词filter() 5.统计 映射成键值对 6.排序 7.写文件 8.查看文件
5.RDD操作综合实例 一、词频统计 A. 分步骤实现 1.上传到hdfs上 2，读文件创建RDD 3.分词 4.排除大小写lower()，map() 5.标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(),停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()，长度
一、词频统计 A. 分步骤实现 1.准备文件，下载小说或长篇新闻稿 2.上传到hdfs上 3.读文件创建RDD 4.分词 5.排除大小写lower()，map() 6.标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(),停用词,可网盘下载
一、词频统计 A. 分步骤实现 准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 读文件创建RDD 分词 排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2的词filter()
A.分步骤实现 1.准备文件 上传到hdfs上 2.读文件创建RDD 3.分词 4.排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(),先导入re然后用re.split分词 长度小于2的词filter() 5.统计词频 6.按词频排序 7.输出到
一、词频统计 A. 分步骤实现 1.准备文件 1.下载小说或长篇新闻稿 2.上传到hdfs上 2.读文件创建RDD 3.分词 4.排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(),
