ubuntu上pyspark字频统计
时间: 2025-05-08 12:17:43 浏览: 26
### 在 Ubuntu 上使用 PySpark 进行字频统计
要在 Ubuntu 系统上使用 PySpark 实现字频统计功能,可以按照以下方法构建代码并运行。以下是完整的实现过程以及相关说明。
#### 1. 初始化 SparkSession 和 SparkContext
为了执行分布式计算任务,在 PySpark 中通常会初始化 `SparkSession` 或者 `SparkContext` 对象。这里我们将使用 `SparkSession` 来简化操作流程[^4]。
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession 并设置应用程序名称
spark = SparkSession.builder \
.appName("WordCount") \
.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
```
#### 2. 加载数据源
假设有一个文本文件存储在本地路径 `/path/to/textfile.txt`,可以通过 `textFile()` 方法加载该文件的内容到 RDD (Resilient Distributed Dataset)[^4]。
```python
# 将输入文本文件转换为 RDD 数据结构
input_file_path = "/path/to/textfile.txt"
lines_rdd = sc.textFile(input_file_path)
```
#### 3. 文本处理与映射
对于每一行的数据,将其分割成多个单词,并将这些单词作为键值对的形式返回给后续阶段进行聚合运算。
```python
# 使用 flatMap 函数把每行字符串切分成单独词语列表;再利用 mapToPair 转化成(key, value)形式
words_rdd = lines_rdd.flatMap(lambda line: line.split())\
.map(lambda word: (word.lower(), 1))
```
#### 4. 统计词频
调用 reduceByKey() 方法完成相同 key 的累加求和操作,从而得出最终的结果集。
```python
# 计算每个唯一关键词对应的总出现次数
counts_rdd = words_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 收集结果至驱动器端内存中以便查看输出效果
result_list = counts_rdd.collect()
for (word, count) in result_list:
print(f"{word}: {count}")
```
#### 5. 停止 SparkSession
最后记得关闭当前 session 所占用资源以释放环境中的连接池和其他临时组件。
```python
spark.stop()
```
以上即是在 Ubuntu 下基于 Python 编程语言结合 Apache Spark 工具链所开发的一个简单版本的 Word Count 应用实例。
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