利用Pyspark编写python代码实现中文词频统计

首先，需要将中文文本文件导入到Pyspark中。假设中文文本文件名为“text.txt”，可以使用以下代码将其导入到Pyspark中：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Chinese Word Count")
text_file = sc.textFile("text.txt")

接下来，需要对文本进行分词。可以使用结巴分词库对文本进行分词。首先需要在命令行中安装结巴分词库，命令为：

pip install jieba

然后，在Pyspark中使用以下代码对文本进行分词：

import jieba
words = text_file.flatMap(lambda line: jieba.cut(line))

接下来，需要对每个词进行计数。可以使用Pyspark中的reduceByKey函数对每个词进行计数，并按照词频排序。以下是完整的代码：

from pyspark import SparkContext
import jieba

sc = SparkContext("local", "Chinese Word Count")

text_file = sc.textFile("text.txt")
words = text_file.flatMap(lambda line: jieba.cut(line))
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
sorted_word_counts = word_counts.sortBy(lambda x: x[1], False)

for word, count in sorted_word_counts.collect():
    print("{}: {}".format(word, count))

运行以上代码将输出每个词和它的词频。