在pyspark上运行分布式，# 保存处理后的数据集 tfidf.saveAsTextFile('hdfs://spark01:9000/project/processed_data')。有多个结点运行，会产生多个文件吗

时间: 2023-12-11 19:02:57 浏览: 78
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nmf的matlab代码-hNMF:https://estasney.github.io/hNMF/

是的，如果你在 PySpark 上运行分布式任务，并使用 `saveAsTextFile` 方法将结果保存到 HDFS（Hadoop Distributed File System）中，那么每个节点都会生成一个输出文件。具体来说，每个分区的数据将被写入单独的文件。这些文件通常以多个部分组成，每个部分的名称都包含一个标识符，例如“part-00000”，“part-00001”等等。 因此，如果你有多个节点运行任务并将结果保存到 HDFS 中，则会生成多个文件。如果你想将这些文件合并成一个文件，可以使用 `coalesce` 或 `repartition` 方法来减少分区数量，然后再次使用 `saveAsTextFile` 方法将结果保存到 HDFS 中，此时所有结果都会保存在一个文件中。
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tfidf.rar_ tfidf matlab_tfidf_tfidf python_tfidf matlab_tfidf排

TF-IDF，全称为Term Frequency-Inverse Document Frequency，是一种在信息检索与文本挖掘领域常用的...MATLAB和Python都有现成的工具支持其计算和应用，尤其在处理大量文本数据时，能够有效地找出关键信息和相似文档。
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在pyspark上运行分布式，# 保存处理后的数据集 tfidf.saveAsTextFile('hdfs://spark01:9000/project/processed_data')。会保存多个文件到hdfs上，如何整合成一个数据集

data = sc.textFile('hdfs://spark01:9000/project/processed_data') data = data.coalesce(1) data.saveAsTextFile('hdfs://spark01:9000/project/merged_data') 这将把所有的小文件合并成一个大文件，并保存...

File "/usr/local/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/s.py", line 37 tfidf.coalesce(sTextFile'hdfs://spark01:9000/project/processed_data_combined') ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误提示是因为在第37行代码中，缺少一个逗号，正确的语法应该是： tfidf.coalesce(sTextFile, 'hdfs://spark01:9000/project/processed_data_combined') 请注意看到逗号的位置。

使用TensorFlow对https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv该文本进行文本分类

我们可以使用以下命令从GitHub上下载waimai_10k.csv数据集： !wget https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv 2. 安装TensorFlow ...

pyspark上，解释下面的代码，情尽可能详细。包括调用每个函数的输入参数以及返回对象。# 初始化HashingTF和IDF hashingTF = HashingTF() idf = IDF() # 读取数据集，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*') \ .map(lambda x: (x[0], ''.join(x[1].split()))) \ .map(lambda x: (x[0].split('/')[-2], x[1])) \ .map(lambda x: (x[0], [w for w in jieba.cut(x[1]) if w not in stopwords])) tf = hashingTF.transform(data.map(lambda x: x[1])) idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf).zip(data.map(lambda x: x[0])).map(lambda x: \ LabeledPoint(label_mapping.get(x[1], default_label), x[0]))

3. data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: (x[0], ''.join(x[1].split())))：读取数据集，使用 wholeTextFiles 方法读取指定目录下所有文件，返回 (filename, ...

代码：# 定义parse_news_file函数 def parse_news_file(file_path): # 读取文本文件内容 #text_file = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') text_rdd = sc.textFile(file_path) text = ''.join(text_rdd.collect()) # 分解文件路径 parts = file_path.split('/') # 获取类别和文件名 category = parts[-2] filename = parts[-1] print(filename) # 对文本内容进行分词和过滤停用词 seg_list = jieba.cut(text) filtered_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords] # 计算tf-idf特征 hashingTF = HashingTF() tf = hashingTF.transform(filtered_list) idf = IDF() idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf) # 返回LabeledPoint对象 return LabeledPoint(category, tfidf) # 获取或创建全局的SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() # 读取数据集，调用parse_news_file函数处理每个文件，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data//').map(lambda x: parse_news_file(x[0])) print("hello",data.count())报错Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.给出具体的改正措施

data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data//').map(lambda x: parse_news_file(x[0], sc)) print("hello",data.count()) 在这个版本的代码中，我们将SparkContext作为参数传递给parse_news_...

代码：# 定义parse_news_file函数 def parse_news_file(file_path): # 读取文本文件内容 #text_file = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') text_rdd = sc.textFile(file_path) text = ''.join(text_rdd.collect()) # 分解文件路径 parts = file_path.split('/') # 获取类别和文件名 category = parts[-2] filename = parts[-1] print(filename) # 对文本内容进行分词和过滤停用词 seg_list = jieba.cut(text) filtered_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords] # 计算tf-idf特征 hashingTF = HashingTF() tf = hashingTF.transform(filtered_list) idf = IDF() idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf) # 返回LabeledPoint对象 return LabeledPoint(category, tfidf) # 获取或创建全局的SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() # 读取数据集，调用parse_news_file函数处理每个文件，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: parse_news_file(x[0])) print("hello",data.count())报错Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.

这个错误提示说明在你的代码中使用了SparkContext，而...具体来说，你可以将data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: parse_news_file(x[0]))这一行代码放到Driver程序中。

附加题：基于文本的向量 TFIDF 表示，利用 Sk-learn 工具包实现 Kmeans 算法，以实现 基于 TFIDF 和 Kmeans 的文本聚类。 （参考技术博客：https://www.cnblogs.com/qianyin123/p/9553805.html）

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库结合TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和K-means算法来进行文本聚类。以下是基本步骤： 1. **数据预处理**： - 首先，你需要将文本数据分词并去除停用...

#TFIDF from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer import pickle # tfidf向量保存 # tfidf = TfidfVectorizer() tfidftransformer_path = './tfidftransformer.pkl' tfidf = pickle.load(open(tfidftransformer_path,"rb")) x_train_df = tfidf.fit_transform(x_train) x_train_df = tfidf.transform(x_train) # tfidf向量保存 # tfidftransformer_path = './tfidftransformer.pkl' # with open(tfidftransformer_path, 'wb') as fw: # pickle.dump(tfidf, fw) # 先前已执行过一次 x_test_df = tfidf.transform(x_test)

这段代码是关于使用 sklearn 库中的 CountVectorizer 和 ...通过调用 fit_transform() 和 transform() 方法，将训练数据集和测试数据集转换成 tfidf 特征向量。这些特征向量可以作为机器学习算法的输入。

def mult_l(): text = [] data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8') tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(data.word) # print(tfidf.get_feature_names()) # print(features.toarray()) list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec) features1 = tfidf.transform(text) clf = joblib.load( 'D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl') # 将模型存储在变量clf_load中 cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates( ).sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) pred_cat_id = clf.predict(features1) # print(pred_cat_id) print('测试集文件：', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别：', id_to_cat[pred_cat_id[0]]) text.clear() if name == "main": mult_l()报错为ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.

这个错误是因为你在测试集上使用的特征向量（features1）的维度与训练集上使用的特征向量（features）的维度不同。在训练过程中，你使用了TfidfVectorizer来提取特征向量，但是在测试集上你又重新使用了...

导入pyspark.conf,pyspark.sparkcontext,pyspark.mllib,实现SVM对于新闻的分类。数据集为多个按照类别分类的文件夹，每个文件夹下为新闻的中文正文内容，采用tf-idf对数据集进行清洗和处理，得到RDD。路径为/project/art/a.txt,/project/pe/b.txt

以下是实现SVM对于新闻的分类的代码： python from pyspark import SparkConf, SparkContext ...此外，需要注意的是，由于本代码是在Spark集群环境下运行的，因此需要先将代码上传到集群中才能运行。

def tfidf(data): tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() train = tfidf_vectorizer.fit_transform(data) return train, tfidf_vectorizer

这段代码定义了一个名为tfidf的函数，用于计算文本数据的TF-IDF特征向量。 函数接受一个参数data，表示输入的文本数据。 在函数内部，首先创建了一个TfidfVectorizer对象tfidf_vectorizer，用于将文本数据...

解析以下代码：i2v = {i: v for v, i in vectorizer.vocabulary_.items()} dense_tfidf = tf_idf.todense() #转换为矩阵 show_tfidf(dense_tfidf, [i2v[i] for i in range(dense_tfidf.shape[1])], "tfidf_sklearn_matrix")

这段代码的功能是将TF-IDF向量化后的稀疏矩阵转换为密集矩阵，并调用show_tfidf()函数展示TF-IDF权重矩阵。 具体解析如下： - 第一行创建了一个字典i2v，使用字典推导式将vectorizer.vocabulary_中的键值对...

import pandas as pd import numpy as np from csv import reader from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split filename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv' with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines() data = np.array(A) df = pd.DataFrame(data, columns=['text']) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str)) X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str)) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray()) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))是否有错误

代码中有一些错误，以下是修改后的代码： python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from ...

def SVMClassify(): clf_tfidf = svm.LinearSVC() clf_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) joblib.dump(clf_tfidf, modelFile)

这段代码定义了一个名为...请注意，代码中没有提供X_train_tfidf和y_train的定义，您可能需要在调用该函数之前定义并传入相应的训练数据。 如果您有更多关于这段代码的问题，请随时提出。我会尽力帮助您解答。

def SVMTest(): clf_tfidf = joblib.load(modelFile) y_predicted_tfidf = clf_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf = get_metrics(y_test, y_predic

具体来说，你加载了一个之前训练好的模型（保存在modelFile中），然后使用该模型对X_test_tfidf进行预测，得到了预测结果y_predicted_tfidf。最后，你使用get_metrics函数计算了准确率(accuracy_tfidf)、精确率...

print(tfidf.get_feature_names()[:1000])

这段代码是用来查看 tfidf 中的前1000个特征词的名称的。tfidf 是一个已经被转换成 TF-IDF 矩阵的稀疏矩阵，而 get_feature_names() 方法可以返回每一列（即每一个特征词）的名称。因此，tfidf.get_feature_...

tfidf向量保存 # tfidf = TfidfVectorizer() tfidftransformer_path = './tfidftransformer.pkl' tfidf = pickle.load(open(tfidftransformer_path,"rb")) x_train_df = tfidf.fit_transform(x_train) x_train_df = tfidf.transform(x_train)这个是什么意思

这段代码是在使用 scikit-learn 中的 TfidfVectorizer 对文本数据进行特征提取，并将处理后的特征向量保存在硬盘上以备后续使用。 具体而言，TfidfVectorizer 是 scikit-learn 中的一个文本特征提取器，它可以将...

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