用spark读取 内容，对文件中所有单词去重获得词表,将词表输出到本地文件“ voc.txt” 文件

在Apache Spark中，我们可以使用Spark SQL的DataFrame API来处理文本数据并获取词表。以下是使用PySpark（Python版本）的一个示例步骤：

首先，你需要安装Spark并配置好环境。假设你已经有了一个CSV或者文本文件`input.txt`，其中包含你要分析的内容。

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate()

# 指定文件路径
input_path = "path/to/input.txt"

# 读取文件内容
lines_df = spark.read.text(input_path)

# 使用split函数将每一行拆分成单词列表
words_df = lines_df.selectExpr("explode(split(text, ' ')) as word")

# 去重并收集到本地
unique_words = words_df.distinct().rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

# 将结果保存到本地文件
with open('output/voc.txt', 'w') as f:
    for word in unique_words:
        f.write(f"{word}\n")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

这个脚本首先读取输入文件的所有行，然后使用空格分隔每个单词，并去除重复项。最后，它会将去重后的单词列表写入到名为`voc.txt`的本地文件中。