Spark下的詞頻計數是怎樣進行的

Spark下的詞頻計數是怎樣進行的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

安裝 Spark

1. 下載 Spark 1.52 Pre-Built for hadoop 2.6 http://spark.apache.org/downloads.html。還需要預裝 Java，Scala 環境。

2. 將 Spark 目錄文件放到 /opt/spark-hadoop 下，運行 ./spark-shell 會出現連接 Scale 窗口;運行 ./python/pyspark 會出現連接 Python 的窗口。這表示安裝成功。

3. 將 python 目錄下 pyspark 復制到 Python 安裝目錄 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages。這樣才可以在程序中導入pyspark 庫。

測試

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["SPARK_HOME"] = "/opt/spark-hadoop"

APP_NAME = "TopKeyword"

if __name__ == "__main__":

    logFile = "./README.md"
    sc = SparkContext("local", "Simple App")
    logData = sc.textFile(logFile).cache()

    numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
    numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()

    print("Lines with a: %i, lines with b: %i" % (numAs, numBs))

打印結果

Lines with a: 3, lines with b: 2

詞頻計數

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

os.environ["SPARK_HOME"] = "/opt/spark-hadoop"


def divide_word():
    word_txt = open('question_word.txt', 'a')

    with open('question_title.txt', 'r') as question_txt:
        question = question_txt.readline()
        while(question):
            seg_list = jieba.cut(question, cut_all=False)
            line = " ".join(seg_list)
            word_txt.write(line)
            question = question_txt.readline()
    question_txt.close()
    word_txt.close()


def word_count():
    sc = SparkContext("local", "WordCount")
    text_file = sc.textFile("./question_word.txt").cache()
    counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
             .map(lambda word: (word, 1)) \
             .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    counts.saveAsTextFile("./wordcount_result.txt")

if __name__ == "__main__"
    word_count()

關于Spark下的詞頻計數是怎樣進行的問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。