spark 3中文文档
时间: 2023-08-07 22:08:45 浏览: 43
Spark 3的中文文档可以在Apache Spark官方网站上找到。以下是链接:
https://spark.apache.org/docs/latest/index.html
在页面的右上角,可以选择中文语言进行阅读。同时,也可以通过导航栏中的“文档”选项来浏览各个版本的文档,包括Spark 3的中文文档。
此外,还可以在社区中寻找其他开发者们所分享的学习资源和教程。例如,CSDN、博客园等技术社区都有不少Spark相关的文章和资源。
相关问题
apache spark 2.2.0 中文文档 - spark streaming 编程指南
您好,Apache Spark 2.2.0 的中文文档中包含了 Spark Streaming 编程指南。Spark Streaming 是 Spark 的一个扩展模块,用于处理实时数据流。在编程指南中,您可以学习如何使用 Spark Streaming 构建实时数据处理应用程序,包括如何创建 DStream、如何使用各种转换操作和输出操作、如何使用窗口操作和状态操作等。希望这些内容能对您有所帮助。
spark实现中文字符TF-IDF
在Spark中实现中文字符的TF-IDF,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,需要对中文文本进行分词。可以使用jieba等中文分词工具进行分词。
2. 接着,需要对分词后的文本进行处理,去除停用词和标点符号等无关词汇。
3. 然后,需要计算每个词在文档中的词频(TF)和逆文档频率(IDF)。
4. 最后,将TF和IDF相乘,得到每个词的TF-IDF值,并按照降序排列,取排在最前面的几个词作为关键词。
下面是一个使用Spark实现中文字符TF-IDF的示例代码:
```python
from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer, StopWordsRemover
# 加载数据
data = spark.read.text("data.txt")
# 分词
tokenizer = Tokenizer(inputCol="value", outputCol="words")
wordsData = tokenizer.transform(data)
# 去除停用词和标点符号
stopwords = StopWordsRemover.loadDefaultStopWords("chinese")
stopwordsRemover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered").setStopWords(stopwords)
filteredData = stopwordsRemover.transform(wordsData)
# 计算TF
hashingTF = HashingTF(inputCol="filtered", outputCol="rawFeatures", numFeatures=10000)
featurizedData = hashingTF.transform(filteredData)
# 计算IDF
idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)
# 计算TF-IDF并取前n个关键词
n = 10
keywords = rescaledData.select("filtered", "features").rdd.map(lambda x: x[0], x[1].toArray()).map(lambda x: list(zip(x, range(len(x))))).flatMap(lambda x: x).sortBy(lambda x: x[1], False).map(lambda x: x[0]).take(n)
# 输出关键词
print(keywords)
```
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