5.RDD操作综合实例

一、准备文件

1.下载小说或长篇新闻稿

2.上传到hdfs上

二、读文件创建RDD

输入pyspark

三、分词

四、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()

先导入re然后用re.split分词(\W+会匹配所有非单词字符,(\W+)会返回这些，但我们不需要返回，所以这里用\W+即可)

排除大小写lower()，map()

停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()

长度小于2的词filter()

五、统计词频

六、按词频排序

七、

1.输出到文件

2.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Spark编程的特点。

在spark中读取数据后数据是一条字符串/一行字符串视作一个linus，也叫做一个rdd对象(每个转换算子的操作都会形成新的rdd对象)，spark中词频统计需要先用flatMap进行切分并压平，然后处理切分的字符串后形成新的键值对，再对形成的键值对进行词频的统计，然后再排序输出。而在python中，则没有压平等这类操作。

D.求Top值