5.RDD操作综合实例
作者:互联网
A. 分步骤实现
准备文件
下载小说或长篇新闻稿
上传到hdfs上
分词
排除大小写lower(),map()
标点符号re.split(pattern,str),flatMap(),
停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter(),
长度小于2的词filter()
统计词频
按词频排序
输出到文件
查看结果
B. 一句话实现:文件入文件出
C. 和作业2的“二、Python编程练习:英文文本的词频统计 ”进行比较,理解并用自己话表达Spark编程的特点。
Spark支持多语言。Spark允许Java、Scala、Python及R(Spark1.4版最新支持),这允许更多的开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作,普及了Spark的应用范围,它自带80多个高等级操作符,允许在shell中进行交互式查询,它多种使用模式的特点让应用更灵活。
Spark使用了RDD数据抽象,这允许它可以在内存中存储数据,只在需要时才持久化到磁盘。这种做法大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写,大幅度的降低了运行时间。
二、求Top值
网盘下载payment.txt文件,通过RDD操作实现选出最大支付额的用户。
丢弃不合规范的行:
空行
少数据项
缺失数据
按支付金额排序
取出Top3
标签:文件,网盘,RDD,实例,词频,允许,操作,Spark 来源: https://www.cnblogs.com/TouchantWang/p/16352877.html