Spark实战：词频统计_spark实时词频统计处理系统实战

一、Spark实战：词频统计

（一）Scala版

1、分步完成词频统计

（1）基于文本文件创建RDD

• 执行命令：val lines = sc.textFile("/home/test.txt")

（2）按空格拆分作扁平化映射

• 执行命令：val words = lines.flatMap(_.split(" "))

（3）将单词数组映射成二元组数组

• 执行命令：val tuplewords = words.map((_, 1))

（4）将二元组数组按键归约

• 执行命令：val wordcount = tuplewords.reduceByKey(_ + _)

（5）将词频统计结果按次数降序排列

• 执行命令：val sortwordcount = wordcount.sortBy(_._2, false)

2、一步搞定词频统计

• 执行命令：sc.textFile("/home/test.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).sortBy(_._2, false).collect.foreach(println)

（二）Python版

1、分步完成词频统计

（1）基于文本文件创建RDD

• 执行命令：lines = sc.textFile("/home/test.txt")

（2）按空格拆分作扁平化映射

• 执行命令：words = lines.flatMap(lambda line : line.split(' '))

（3）将单词数组映射成二元组数组

• 执行命令：tuplewords = words.map(lambda word : (word, 1))

（4）将二元组数组按键归约

• 执行命令：wordcount = tuplewords.reduceByKey(lambda a, b : a + b)

（5）将词频统计结果按次数降序排列

• 执行命令：sortwordcount = wordcount.sortBy(lambda wc : wc[1], False)

2、一步搞定词频统计

• 执行命令

for line in sc.textFile('/home/test.txt').flatMap(lambda line : line.split(' ')).map(lambda word : (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b : a + b).sortBy(lambda tup : tup[1], False).collect():
    print(line)
1
2

二、实战总结

• 在Spark实战中，我们通过Scala和Python两个版本分别实现了词频统计的功能。首先，我们从文本文件中创建了RDD，然后按空格拆分进行扁平化映射，接着将单词数组映射成二元组数组，之后对二元组数组进行按键归约，最后将词频统计结果按次数降序排列。在分步实现的基础上，我们还可以通过一步命令直接完成整个流程。通过这次实战，我们对Spark的基本操作有了更深入的了解，为后续的学习和实践打下了基础。