python版第1关：WordCount - 词频统计

Python版第1关WordCount-词频统计是一个基于Spark框架的编程任务。任务要求对给定的文本文件进行词频统计，即统计每个单词在文本中出现的次数，并按照出现次数的数量进行降序排序。在这个任务中，我们使用了PySpark的SparkContext来创建一个Spark应用程序，并使用textFile()方法读取本地文件系统URI为/root/wordcount.txt的文本文件。接着，我们使用flatMap()方法将每一行的文本内容按照空格进行切分，然后使用map()方法将每个单词映射为一个键值对，其中键为单词本身，值为1。最后，我们使用reduceByKey()方法对相同键的值进行累加，得到每个单词在文本中出现的次数，并使用sortBy()方法按照出现次数进行降序排序。最终，我们使用collect()方法将结果收集到本地并输出。

相关问题

第1关：WordCount词频统计

好的，我明白了。那么，第1关的问题是：如何实现词频统计（WordCount）？

要实现词频统计，可以按照以下步骤进行：

1. 将要统计的文本按照空格分割成单词列表。
2. 创建一个空字典，用于存储每个单词及其出现次数。
3. 遍历单词列表，对于每个单词：
- 如果单词已经在字典中，则将该单词的出现次数加1。
- 如果单词不在字典中，则将该单词添加到字典中，并将其出现次数初始化为1。
4. 统计完毕后，可以按照出现次数从高到低对字典进行排序，并输出词频统计结果。

以下是一个示例代码：

def word_count(text):
    words = text.split()  # 将文本按照空格分割成单词列表
    word_freq = {}  # 创建空字典
    for word in words:
        if word in word_freq:
            word_freq[word] += 1
        else:
            word_freq[word] = 1
    sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_word_freq

text = "I have a pen. I have an apple. Apple pen!"
result = word_count(text)
for word, freq in result:
    print(f"{word}: {freq}")

这段代码会输出以下结果：

I: 2
have: 2
an: 2
pen.: 1
a: 1
apple.: 1
Apple: 1
pen!: 1

第1关:spark-submit提交 解析

Spark-submit是Spark自带的提交脚本，用于将Spark应用程序提交到集群中运行。Spark-submit可以将应用程序打包成一个JAR包并提交到集群中运行，也可以直接提交一个Python文件或者一个Scala文件。

使用Spark-submit提交应用程序时，需要指定以下参数：

1. --class：指定主类名，如果是Java应用程序，需要指定该参数；如果是Scala应用程序，可以省略该参数，Spark-submit会自动查找Scala文件中的main函数。

2. --master：指定运行模式，可以是local、yarn、mesos等。

3. --deploy-mode：指定部署模式，可以是client或者cluster，如果是client模式，则Driver运行在提交任务的机器上；如果是cluster模式，则Driver运行在集群中的某个节点上。

4. --executor-memory：指定Executor的内存大小。

5. --total-executor-cores：指定Executor的总核数。

6. --num-executors：指定Executor的个数。

7. 应用程序的JAR包路径或者Python/Scala文件路径。

例如，使用Spark-submit提交一个Java应用程序，命令如下：

./bin/spark-submit --class com.spark.example.WordCount --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2g --total-executor-cores 4 --num-executors 2 /path/to/WordCount.jar /path/to/input /path/to/output

其中，--class指定了Java应用程序的主类名为com.spark.example.WordCount，--master指定了运行模式为yarn，--deploy-mode指定了部署模式为client，--executor-memory指定了每个Executor的内存大小为2g，--total-executor-cores指定了Executor总核数为4，--num-executors指定了Executor的个数为2，最后两个参数为输入和输出路径。