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
集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 三、学生课程分数 网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？
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() 统计词频 按词频排序 输出到文件
目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）TaskSched
一、词频统计 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(pa
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(),
5.RDD操作综合实例 一、词频统计 A. 分步骤实现 1、准备文件 分词 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(\W+会匹配所有非单词字符,(\W+)会返回这些，但我们不需要返回，所以这里用\W+即可) 停用词,可网盘下载stopwords.
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的词filter()
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
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() 识别标点符号并替换成空白值 清除空白值 7. 停用词,可网盘下载stopwords.txt
三、学生课程分数 持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？ 生成（姓名，课程分数）键值对RDD，观察keys(),values() 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() 有多少个100分？ Tom选修了
准备文件,上传到hdfs上 读文件创建RDD 分词 排除大小写，标点符号 统计词频 排序 输出到文件 查看结果 B.一句话实现
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
准备文件 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() 统计词频 按词频排序 输出到文件
准备文件 下载小说或长篇新闻稿 http://www.kekenet.com/read/202203/653673.shtml 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()， 过滤掉长度小于2的词filter() 统计词
尚硅谷大数据Spark教程从入门到精通 001.尚硅谷_Spark框架 - 简介 002.尚硅谷_Spark框架 - Vs Hadoop 003.尚硅谷_Spark框架 - 核心模块 - 介绍 004.尚硅谷_Spark框架 - 快速上手 - 开发环境准备 005.尚硅谷_Spark框架 - 快速上手 - WordCount - 案例分析 006.尚硅谷_Spark框架 -
1.说明 * 1.Rdd文件读取和保存 可以从两个角度来区分 * 文件格式 : text、json、csv、sequence文件、Object序列化文件 * 文件系统 : 本地文件系统、hdfs、hbase、各类型数据库 2.Spark中怎样读取&保存text文件？ 1.读取 * 1.SparkContext.textFile *
1.说明 /* * RDD 任务切分中间分为:Application、Job、Stage 和 Task Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application; new SparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest") Job:一个Action算子就会生成一个Job
