集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 多个考勤文件，签到日期汇总，出勤次数统计 三、综合练习：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:
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union()， intersection()，subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 多个考勤文件，签到日期汇总，出勤次数统计 三、综合练习：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
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？ 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() 多少个100分？
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集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 数据： 多个考勤文件，签到日期汇总，出勤次数统计 三、综合练习：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
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集合运算练习 union()， intersection()，subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 多个考勤文件，签到日期汇总，出勤次数统计 三、综合练习：学生课程分数 1、网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析: 2、持久
点击关注强哥，还有100多G的面试资料等你来拿 哈喽，大家好，我是强哥。 不知道大家Scala学得怎么样了？不过不管你们学得怎么样，反正我是简单的过过一遍了。诶~就是这么牛逼。 今天我们就开始正式学Spark了。 Spark是什么？ 既然要学Spark，首先就要弄懂Spark是什么？或者说Spark能为我们做什么？
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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 上传到hdfs上 start-all.sh hdfs dfs -put 666.txt hdfs dfs -ls 2、读文件创建RDD >>> lines = sc.textFile("/home/hadoop/666.txt") >>> lines.foreach(print) 3、分词 >>> words =lines.flatMap(lambda li
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、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() 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
[BigDataHadoop：Hadoop&Spark.V12] [BigDataHadoop.Spark内存级快速计算引擎][|章节二|Hadoop|spark|sparkcore：RDD编程高阶&spark原理初探&RDD编程优化|]一、RDD编程优化### --- RDD复用 ~~~ 避免创建重复的RDD。
持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？map(), distinct(), count() 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(), cou
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() 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
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: 1.总共有多少学生？map(), distinct(), count() 2.开设了多少门课程？ 3.每个学生选修了多少门课？map(), countByKey() 4.每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() 5.多少个100分？ 6.Tom选修了几门
一、词频统计 A. 分步骤实现 准备文件 1.下载小说或长篇新闻稿 2.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
