使用Spark RDD完成词频统计
1、实验要求
对给定的一个英文文本，使用Spark完成文本内容的读取并转换成RDD，然后使用RDD的算子统计每个单词出现的次数，将统计结果按从大到小的顺序打印到控制台上。
2、实验代码
import findspark
findspark.init()
from pyspark import SparkContext, SparkConf
sparkConf = SparkConf()
sparkConf.setAppName("wordcount")
sparkConf.setMaster("local")
sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf)
txtFile = r'C:\Users\LYW\Desktop\英文文档.txt' # 文件路径
rdd = sparkContext.textFile(txtFile)
rdd.flatMap(lambda x: x.split()).map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).sortBy(keyfunc=(lambda x: x[1]),ascending=False).foreach(lambda x: print(x))
3、编程思路
既然我们要统计单词出现的次数，那么就要先把数据导入，可以用sc.txtFile()方法来加载文件数据，该方法把文件的URI作为参数，要分割单词，就可以使用rdd中的flatMap方法，它会遍历textFile中的每行文本内容，当遍历到其中一行文本内容时，会把文本内容赋值给变量x，并执行lamda表达式。接着执行x.split()).map(lambda x: (x, 1))会得到一个映射map，这个映射中包含了很多个(key,value)，针对这个映射，执行reduceByKey(lambda x, y: x + y)操作，这个操作会把映射中的所有(key,value)按照key进行分组，然后使用sortBy函数进行按照词频降序排序，最后使用foreach遍历打印结果，这样就计算得到了这个单词的词频。
