spark词频统计编程题

在Spark中进行词频统计的编程题可以使用RDD来实现。你可以使用以下命令来提交Spark任务：

其中，`spark-submit`是用来提交Spark任务的命令，`--master`参数指定了Spark集群的地址，`--class`参数指定了要运行的主类，`SparkRDDWordCount-1.0-SNAPSHOT.jar`是编译后的jar包，`hdfs://master:9000/input/word.txt`是输入文件路径，`hdfs://master:9000/word_result`是结果文件路径。

在编程中，你需要创建一个SparkContext对象，然后读取输入文件，并将其转换为RDD对象。接下来，你可以使用一系列的转换操作，例如`flatMap`、`map`和`reduceByKey`来统计词频。最后，将结果保存到输出文件中。

在pom.xml文件中，你需要指定项目的依赖关系。例如，如果使用的是`net.luog.rdd`的代码，你需要在`<dependencies>`中添加以下内容：

<dependency>
  <groupId>net.luog.rdd</groupId>
  <artifactId>SparkRDDWordCount</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

请注意，如果你使用的是`net.huawei.rdd`的代码，你需要相应地修改`<groupId>`和`<artifactId>`的值。

综上所述，你可以使用Spark和RDD来实现词频统计的编程题，通过使用适当的命令和依赖关系来提交任务并获取结果。