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
时间: 2023-12-07 11:39:21 浏览: 47
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
```