虚拟机spark对hdfs数据进行词频分析

在Spark虚拟机上对HDFS数据进行词频分析可以通过以下步骤实现：

1. 首先需要将HDFS数据读取为RDD对象。可以使用SparkContext的textFile方法来读取文本文件并将其转换为RDD对象，例如：

val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/textfile")

其中，"hdfs://namenode:8020"是HDFS的URI地址，可以根据实际情况进行修改。"path/to/textfile"是要读取的文本文件在HDFS上的路径。

2. 将每个文本行拆分为单词并创建一个新的RDD。可以使用flatMap方法来将每个文本行拆分为单词，例如：

val words = textFile.flatMap(line => line.split(" "))

其中，line.split(" ")可以根据实际情况进行修改，例如可以使用正则表达式来切分单词。

3. 计算每个单词的出现次数。可以使用map方法将每个单词映射为（单词，1）的键值对，再使用reduceByKey方法按键进行聚合，例如：

val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

4. 对单词按照出现次数进行排序。可以使用sortBy方法按照出现次数降序排序，例如：

val sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(_._2, false)

5. 取前N个单词作为结果。可以使用take方法取前N个单词，例如：

val topNWords = sortedWordCounts.take(N)

其中，N是要返回的前N个单词的数量。

最终的代码如下所示：

val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/textfile")
val words = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
val sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(_._2, false)
val topNWords = sortedWordCounts.take(N)

其中，sc是SparkContext对象，N是要返回的前N个单词的数量。