使用spark RDD来分析movies.csv文件,统计每种类型的电影有多少部
时间: 2024-03-23 15:39:30 浏览: 15
好的,我可以帮你回答这个问题。首先,需要加载movies.csv文件并创建一个RDD。然后,我们需要对每一行数据进行处理,将电影类型拆分出来,并将每种类型的电影计数。最后,我们将结果打印出来。
以下是代码示例:
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MovieAnalysis")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 加载数据
movies_rdd = sc.textFile("movies.csv")
# 统计每种类型的电影数量
genre_count_rdd = movies_rdd.map(lambda line: line.split(",")[2]) \
.flatMap(lambda genres: genres.split("|")) \
.map(lambda genre: (genre, 1)) \
.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
# 打印结果
for genre, count in genre_count_rdd.collect():
print(f"{genre}: {count}")
# 停止SparkContext
sc.stop()
```
我们首先使用`textFile`方法加载文件,然后使用`map`方法将每一行数据拆分为一个数组,其中第三个元素表示电影类型。接下来,我们使用`flatMap`方法将电影类型拆分为一个个独立的类型,使用`map`方法将每种类型的电影计数,最后使用`reduceByKey`方法对每个类型的电影数量进行求和。
最后,我们使用`collect`方法将结果收集到Driver端,并使用一个for循环打印出来。
希望这可以回答你的问题。