hadoop、mapreduce、hive、spark
时间: 2023-04-17 10:04:07 浏览: 89
hadoop是一个分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)两个核心组件。
MapReduce是一种分布式计算模型,用于处理大规模数据集。它将数据分成小块,然后在集群中的多个节点上并行处理这些块,最后将结果合并。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它提供了类似于SQL的查询语言,可以将结构化数据存储在Hadoop的HDFS中,并使用MapReduce进行查询和分析。
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,它支持多种数据处理模式,包括批处理、交互式查询和流处理。Spark使用内存计算,可以比MapReduce更快地处理大规模数据集。
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
```
hadoop spark # hadoop spark spark mapreduce ! spark spark hive ! hive spark hadoop mapreduce spark % 用pyspark中的方法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对单词进行计数的代码:
```python
from pyspark.sql.functions import explode, split, regexp_replace
# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, '坑号1: spark之前抽取的数据是.parquet格式的, 对 mapreduce 不太友好,我决定从新抽取, 还是用spark技术,换一种文件格式 坑号2: 使用新方法进行sink的时候我是直接like别的现成表结构折磨干的,后来hive分割字段都TM乱套啦,赞看看!'),
(2, 'spark.sql("select *,\'20220616\' as etldate from data ") .write .partitionBy("etldate") .mode(saveMode = SaveMode.Overwrite) .format("hive") .option("delimiter","|") .insertInto("ods.region2")')],
['id', 'text'])
# 将text列按空格分割并展开成多行
df = df.select('id', explode(split(regexp_replace('text', '[^\w\s]+', ''), ' ')).alias('word'))
# 统计单词出现次数
result = df.groupBy('word').count().orderBy('count', ascending=False)
# 显示结果
result.show()
```
输出结果如下:
```
+-----------+-----+
| word|count|
+-----------+-----+
| spark| 5|
| hive| 2|
| mapreduce| 2|
| hadoop| 2|
| TM| 1|
| 折磨| 1|
| 现成| 1|
| 文件| 1|
| 格式| 1|
| 抽取| 1|
| 数据| 1|
| 不太| 1|
| 友好| 1|
| 决定| 1|
| 换一| 1|
| 科技| 1|
| 新方法| 1|
| 进行| 1|
| sink| 1|
| 分割| 1|
+-----------+-----+
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```