spark中统计敏感词，并用词云展示

首先，可以使用Spark的RDD API读取文本文件，并将每个文件的内容转换为一个字符串RDD。然后，可以使用Spark的分布式计算能力来处理这些字符串RDD，找出其中的敏感词，并统计它们的出现次数。最后，可以将统计结果转换为词云图，以便更直观地展示出来。

以下是一个基本的Spark程序示例，用于统计一个文本文件中的敏感词，并生成词云图：

from pyspark import SparkContext
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化SparkContext
sc = SparkContext("local", "WordCount")

# 读取文本文件
text_rdd = sc.textFile("path/to/text/file")

# 定义敏感词列表
sensitive_words = ["sensitive_word1", "sensitive_word2", ...]

# 找出敏感词并统计它们的出现次数
word_count_rdd = text_rdd.flatMap(lambda line: line.split()) \
    .filter(lambda word: word in sensitive_words) \
    .map(lambda word: (word, 1)) \
    .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 将统计结果转换为词云图
word_count_dict = dict(word_count_rdd.collect())
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white', min_font_size=10).generate_from_frequencies(word_count_dict)
plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor=None)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()

# 结束SparkContext
sc.stop()

在上面的代码中，首先使用SparkContext初始化一个本地的Spark环境，然后使用textFile函数读取文本文件中的内容。接下来，使用flatMap函数将每一行的单词拆分成一个个单独的字符串，并使用filter函数过滤出敏感词。然后，使用map函数将每个敏感词映射为一个键值对 (word, 1)，最后使用reduceByKey函数统计每个敏感词的出现次数。

接下来，使用collect函数将统计结果收集到一个字典中，然后使用WordCloud库生成词云图，并使用matplotlib库将词云图进行展示。

注意：在使用WordCloud库时，需要安装该库并导入相应的模块。在使用matplotlib库时，需要安装该库并导入相应的模块。