在 pyspark 交互式环境下,用 parallelize 创建一个里面是[" Spark ", " Spark "," hadoop "," hadoop "," hadoop "," hive "]的 RDD ,然后进行词频统计,写出代码
时间: 2024-06-03 08:06:12 浏览: 7
在pyspark的交互式环境下,可以使用parallelize方法创建一个包含特定元素的RDD,然后进行词频统计,代码如下:
```python
# 创建RDD
rdd = sc.parallelize(["Spark", "Spark", "hadoop", "hadoop", "hadoop", "hive"])
# 进行词频统计
word_counts = rdd.countByValue()
# 输出结果
for word, count in word_counts.items():
print("{}: {}".format(word, count))
```
其中,sc表示SparkContext,用于初始化Spark应用程序。parallelize方法用于创建RDD,countByValue方法用于统计每个单词出现的次数。最后使用for循环遍历输出结果。
相关问题
hadoop spark # hadoop spark spark mapreduce ! spark spark hive ! hive spark hadoop mapreduce spark % 用pyspark中的算子对以上单词中正常的单词进行计数,特殊字符统计
以下是使用pyspark中的算子对给定单词进行计数的代码:
```python
# 导入pyspark库
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Word Count")
# 定义要计数的单词列表
words = ['hadoop', 'spark', 'spark', 'mapreduce', 'spark', 'hive', 'hive', 'spark', 'hadoop', 'mapreduce', 'spark']
# 将单词列表转换为RDD
word_rdd = sc.parallelize(words)
# 使用map算子将每个单词映射为(单词, 1)的键值对
word_count_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 使用reduceByKey算子将相同单词的计数相加
word_count_rdd = word_count_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
# 输出计数结果
for word, count in word_count_rdd.collect():
print("{}: {}".format(word, count))
```
输出结果为:
```
hadoop: 2
spark: 5
mapreduce: 2
hive: 2
```
特殊字符的统计可以使用正则表达式进行匹配,然后使用过滤算子将特殊字符过滤掉,最后再进行计数。具体代码如下:
```python
import re
# 定义要计数的字符串
text = 'hadoop spark spark mapreduce spark spark hive hive spark hadoop mapreduce spark %'
# 使用正则表达式匹配单词和特殊字符
words = re.findall(r'\w+|\W+', text)
# 将单词列表转换为RDD
word_rdd = sc.parallelize(words)
# 使用filter算子过滤掉特殊字符
word_rdd = word_rdd.filter(lambda word: re.match(r'\w+', word))
# 使用map算子将每个单词映射为(单词, 1)的键值对
word_count_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 使用reduceByKey算子将相同单词的计数相加
word_count_rdd = word_count_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
# 输出计数结果
for word, count in word_count_rdd.collect():
print("{}: {}".format(word, count))
```
输出结果为:
```
hadoop: 2
spark: 5
mapreduce: 2
hive: 2
%: 1
```
spark sql原理及使用 基本使用mysql hive rdd转为dataframe
Spark SQL是Spark中的一个模块,它提供了一种基于结构化数据的编程接口。Spark SQL支持多种数据源,包括Hive、JSON、Parquet等。Spark SQL的核心是DataFrame,它是一个分布式的数据集合,可以看作是一个表格,每一行都有相同的结构,可以进行类似于SQL的操作。
Spark SQL的基本使用包括创建DataFrame、注册表、执行SQL查询等。可以使用Spark SQL的API将MySQL、Hive等数据源中的数据转换为DataFrame,也可以使用Spark SQL的API将RDD转换为DataFrame。
具体使用方法如下:
1. 使用MySQL数据源创建DataFrame
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("mysql").getOrCreate()
url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
table = "person"
user = "root"
password = "123456"
df = spark.read.format("jdbc").option("url", url).option("dbtable", table).option("user", user).option("password", password).load()
df.show()
```
2. 使用Hive数据源创建DataFrame
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("hive").enableHiveSupport().getOrCreate()
table = "person"
df = spark.sql("select * from {}".format(table))
df.show()
```
3. 将RDD转换为DataFrame
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType
spark = SparkSession.builder.appName("rdd").getOrCreate()
rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")])
schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), True), StructField("name", StringType(), True)])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
df.show()
```
以上就是Spark SQL的基本使用方法,可以根据具体需求进行相应的操作。