实现一个wordcount，要求：，请在下面提供的模板中定义 map_func 函数和 reduce_func 函数，完成计算单词频数的任务。def map_func(line:str)->dict: pass

好的，我可以回答这个问题。以下是实现 wordcount 的代码：

def map_func(line:str)->dict:
words = line.split()
result = {}
for word in words:
result[word] = result.get(word, 0) + 1
return result

def reduce_func(dicts:List[dict])->dict:
result = {}
for d in dicts:
for k, v in d.items():
result[k] = result.get(k, 0) + v
return result

请注意，这里的 map_func 函数将每一行文本转换成一个字典，其中键为单词，值为单词出现的次数。reduce_func 函数将所有字典合并成一个字典，其中键为单词，值为单词出现的总次数。

相关问题

要求设计传参函数以实现wordCount任务但计数逻辑修改为：map端以数据分区为单位，计算单词的加和；reduce端对于同样的单词求其和最小的值。此外RDD数据分片调整为4

好的，根据您的要求设计的函数如下：

from pyspark import SparkContext

def word_count(sc, input_path, output_path):
    # 读取文件并切割单词
    words = sc.textFile(input_path, 4).flatMap(lambda line: line.split(" "))
    # 按单词进行计数，以数据分区为单位求和
    word_count = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    # 将单词作为 key，出现次数作为 value 进行反转，然后按 key 分组，求最小值
    min_word_count = word_count.map(lambda x: (x[1], x[0])).groupByKey().mapValues(lambda x: min(x))
    # 保存结果到文件
    min_word_count.saveAsTextFile(output_path)

其中，`sc` 为 SparkContext 对象，`input_path` 为输入文件路径，`output_path` 为输出文件路径。在这个函数中，我们首先将输入文件进行切割，将单词作为 key，出现次数为 1 的元组作为 value 进行计数，并以数据分区为单位求和。然后，我们将元组中的 key 和 value 进行反转，将单词作为 key，出现次数作为 value 进行分组，并求每组中 value 的最小值。最后，将结果保存到输出文件中。

2.RDD 算子中，combineByKey是groupByKey及reduceByKey的实现基础。现给出 combineByKey(combiner,mergeVmergeC)的API，要求设计传参函数以实现wordCount任务，但计数逻辑修改为:map端以数据分区为单位，计算单词的加和;reduce端，对于同样的单词，统计单词出现的次数。此外RDD的数据分片需调整为5，补齐最终结果展示代码，

好的，以下是实现该任务的代码：

from pyspark import SparkContext

# 定义计算单词加和的函数
def combiner(value):
    return (value, 1)

# 定义合并单词出现次数的函数
def merge_value(value1, value2):
    return (value1[0] + value2[0], value1[1] + value2[1])

# 定义合并不同分区的单词出现次数的函数
def merge_combiner(value1, value2):
    return (value1[0] + value2[0], value1[1] + value2[1])

sc = SparkContext('local')
# 读取文本文件，分片为5
rdd = sc.textFile('file.txt', 5)
# 计算单词加和
rdd_combine = rdd.flatMap(lambda x: x.split(' ')).map(lambda x: (x, 1)).combineByKey(combiner, merge_value, merge_combiner)
# 计算单词出现次数
word_count = rdd_combine.map(lambda x: (x[0], x[1][1]))
# 展示最终结果
print(word_count.collect())

其中，combineByKey函数的参数分别为：

- combiner：将一个值转换为一个含有计数器的元组，即将单词转换为（单词出现次数，1）的形式。
- merge_value：合并同一分区内不同单词的元组，即将两个（单词出现次数，1）的元组合并为一个。
- merge_combiner：合并不同分区内相同单词的元组，即将两个（单词出现次数，1）的元组合并为一个。

最终展示结果为一个元组列表，每个元组包含一个单词和它出现的次数。