一、sparkCore完成单词计数统计(读取word.txt数据源) (30分) 1.创建SparkConf对象,设置appName和Master地址 2.创建SparkContext对象,它是所有任务计算的源头,它会创建DAGScheduler和TaskScheduler 3.读取数据文件,RDD可以简单的理解为是一个集合,集合中存放的元素是String类型 4.切分每一行,获取所有的单词 5.每个单词记为1,转换为(单词,1) 6.相同单词汇总,前一个下划线表示累加数据,后一个下划线表示新数据 7.收集打印结果数据 8.关闭sparkContext对象
时间: 2024-02-03 22:14:09 浏览: 33
以下是代码示例:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local")
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取数据文件
lines = sc.textFile("word.txt")
# 切分每一行,获取所有的单词
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
# 每个单词记为1,转换为(单词,1)
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1))
# 相同单词汇总,前一个下划线表示累加数据,后一个下划线表示新数据
counts = wordCounts.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
# 收集打印结果数据
for word, count in counts.collect():
print("{}: {}".format(word, count))
# 关闭sparkContext对象
sc.stop()
```
注意:需要将数据文件 `word.txt` 放在当前工程目录下。
相关问题
spark.创建SparkConf对象,设置appName和Master地址
好的,以下是创建SparkConf对象并设置appName和Master地址的示例代码:
```python
from pyspark import SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[*]")
```
在上述代码中,我们首先导入了SparkConf类。然后,我们创建了一个名为conf的SparkConf对象,并使用setAppName()方法将应用程序名称设置为"MyApp"。接下来,我们使用setMaster()方法将Master地址设置为"local[*]",这表示我们将在本地运行Spark并使用所有可用的CPU核心。
如何使用spark读取userinfo.txt和classinfo.txt文件。
使用Spark读取文本文件的一般步骤如下:
1. 创建SparkSession对象。
2. 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象。
3. 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件。
4. 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理。
5. 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘。
假设userinfo.txt和classinfo.txt文件都是纯文本文件,每行记录用一个换行符分隔,可以按照以下方式读取:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadText").getOrCreate()
# 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象
df_reader = spark.read
# 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件
userinfo_df = df_reader.text("path/to/userinfo.txt")
classinfo_df = df_reader.text("path/to/classinfo.txt")
# 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理
# ...
# 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘
# ...
```
其中,第3步中的text方法返回一个DataFrame对象,可以通过该对象进行后续的数据处理。需要注意的是,对于大型的文本文件,为了提高处理效率,可以通过对文件进行分区或采样的方式来进行并行读取。