scala 对List(“hello tom hello jerry”, “hello jerry”, “hello kitty”)进行单词计数

在Scala中，可以使用flatMap和groupBy函数对List中的字符串进行词计数。首先，我们需要将每个字符串拆分成单词，并将它们扁平化为一个列表。然后，我们可以使用groupBy函数按照单词进行分组，并计算每个单词的数量。

下面是一个示例代码：

val list = List("hello tom hello jerry", "hello jerry", "hello kitty")

val wordCount = list
  .flatMap(_.split(" ")) // 将每个字符串拆分成单词并扁平化
  .groupBy(identity) // 按照单词进行分组
  .mapValues(_.size) // 计算每个单词的数量

wordCount.foreach(println)

输出结果为：

(hello,3)
(tom,1)
(jerry,2)
(kitty,1)

相关问题

统计一个文件中单词出现的频率 hello scala hello spark hello world

以下是使用Spark统计文件中单词出现频率的方法：

1. 首先，使用Spark读取文件内容并将其拆分为单词：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Word Count")

lines = sc.textFile("/path/to/file")
words = lines.flatMap(lambda line: line.split())

2. 接下来，将每个单词映射到一个键值对，其中键是单词本身，值为1：

wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1))

3. 然后，对每个键值对进行reduce操作，以计算每个单词的出现次数：

wordCounts = wordCounts.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

4. 最后，将结果保存到文件中：

wordCounts.saveAsTextFile("/path/to/output")

完整代码如下：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Word Count")

lines = sc.textFile("/path/to/file")
words = lines.flatMap(lambda line: line.split())
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
wordCounts.saveAsTextFile("/path/to/output")

scala输出hello world

在 Scala 中，你可以使用以下代码输出 "Hello, World!":

object HelloWorld {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println(", World!")
  }
}

你可以将以上代码保存为一个名为HelloWorld.scala` 的文件，并在命令行中使用 `scala HelloWorld.scala` 来运行它。这将输出 "Hello, World!" 到控制台上。