spark词云统计，统计hdfs里数组里的数据

您好，感谢您的提问。

要使用Spark统计HDFS中数组中的数据，可以使用以下代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.ml.feature import StopWordsRemover
from pyspark.ml.feature import CountVectorizer
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import Tokenizer
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建SparkContext
sc = SparkContext(appName="hdfs_word_count")

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('hdfs_word_count').getOrCreate()

# 读取HDFS中的数据
hdfs_data = spark.read.text('hdfs://path/to/your/data')

# 将数据转换为RDD
hdfs_rdd = hdfs_data.rdd.flatMap(lambda x: x)

# 定义分词器
tokenizer = Tokenizer(inputCol="value", outputCol="words")

# 定义停用词移除器
stop_words_remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered_words")

# 定义词袋模型
count_vectorizer = CountVectorizer(inputCol="filtered_words", outputCol="features")

# 创建管道
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, stop_words_remover, count_vectorizer])

# 运行管道，得到处理后的数据
model = pipeline.fit(hdfs_data)
result = model.transform(hdfs_data)

# 将结果转换为Pandas DataFrame
df = result.select(explode("filtered_words").alias("word")).groupBy("word").count().toPandas()

# 绘制词云图
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
plt.imshow(plt.imread('/path/to/your/background/image.png'))
plt.axis('off')
plt.tight_layout(pad=0)
plt.imshow(plt.imread('/path/to/your/mask/image.png'), alpha=0.3)
wordcloud = WordCloud(
    font_path='/path/to/your/font.ttf',
    background_color='white',
    mask=plt.imread('/path/to/your/mask/image.png'),
    contour_width=3,
    contour_color='steelblue',
).generate_from_frequencies(df.set_index('word')['count'])
plt.imshow(wordcloud)
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先使用Spark读取HDFS中的数据，然后将其转换为RDD。接着，我们使用Spark的管道功能，将分词器、停用词移除器和词袋模型组合在一起，对数据进行处理。最后，我们将处理后的结果转换为Pandas DataFrame，并使用Matplotlib和WordCloud库绘制词云图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据自己的需求进行修改。同时，由于数据量较大，可能需要使用分布式计算来加速处理速度。