对给定的一个英文文本，使用spark完成文本内容的读取并转换成rdd，然后使用rdd的算子统计每个单词出现的次数，将统计结果按从大到小的顺序打印到控制台上。

这道题目的意思是，给定一篇英文文本，使用Spark完成文本内容的读取并转换成RDD，然后利用RDD的算子统计每个单词出现的次数，将统计结果按从大到小的顺序打印到控制台上。

具体操作可以描叙如下：

1.使用Spark读取文本文件，将文本内容转换成RDD。

2.进行单词的拆分和计数操作，使用map和reduceByKey算子实现。

3.将结果进行排序，使用sortBy算子按照单词计数从大到小的顺序排序。

4.打印结果，使用foreach算子将结果打印到控制台上。

相关问题

java,spark算子对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数; 按照每个单词出现次数的数量，降序排序。

下面是Java代码实现，使用Spark框架中的RDD来进行文本文件的读取和处理：

import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建 SparkContext
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]", "WordCount");

        // 读取文本文件
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("input.txt");

        // 将每行文本拆分为单词
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());

        // 对单词进行计数
        JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
                .reduceByKey((x, y) -> x + y);

        // 按照单词出现次数的数量进行降序排序
        JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(tuple -> tuple._2, false);

        // 输出结果
        sortedWordCounts.collect().forEach(System.out::println);

        // 关闭 SparkContext
        sc.stop();
    }
}

以上代码中，假设文本文件的路径为`input.txt`。首先使用`JavaSparkContext`创建SparkContext对象，然后使用`textFile`方法读取文本文件，得到一个包含每行文本的RDD对象`lines`。接着使用`flatMap`方法将每行文本拆分为单词，并得到一个包含所有单词的RDD对象`words`。使用`mapToPair`方法将每个单词映射为一个键值对，其中键为单词本身，值为1，然后使用`reduceByKey`方法对相同键的值进行累加，得到一个包含每个单词出现次数的RDD对象`wordCounts`。最后使用`sortBy`方法对`wordCounts`进行降序排序，得到一个包含每个单词及其出现次数的元组的RDD对象`sortedWordCounts`，并将结果输出到控制台。最后使用`stop`方法关闭SparkContext对象。

在Spark中，使用______算子可以对多个RDD进行合并。

在Spark中，可以使用`union()`算子对多个RDD进行合并。`union()`算子返回一个新的RDD，其中包含原始RDD和参数RDD中的所有元素。

例如，以下代码创建两个包含整数的RDD，并将它们合并为一个RDD：

val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq(4, 5, 6))
val unionRDD = rdd1.union(rdd2)

代码中，我们首先使用`parallelize()`方法创建两个包含整数的RDD，分别为`rdd1`和`rdd2`。接着，我们使用`union()`方法将两个RDD合并为一个新的RDD，其中包含`rdd1`和`rdd2`中的所有元素。

需要注意的是，`union()`算子不会去除重复的元素，如果需要去重，可以使用`distinct()`算子进行去重操作。另外，`union()`算子是一个窄依赖算子，不需要进行shuffle操作，因此性能较好。