文章目录
- [1. 实战概述](#1. 实战概述)
- [2. 实战步骤](#2. 实战步骤)
- [3. 实战总结](#3. 实战总结)
1. 实战概述
- 本次实战基于 Spark SQL 对 HDFS 上的文本文件进行词频统计，通过 DataFrame API 读取数据、使用
split与explode函数拆分单词，并结合临时视图与 SQL 语句完成分组计数与排序，最终将结果以 CSV 格式写回 HDFS，完整展示了 PySpark 中结构化数据处理的典型流程。
2. 实战步骤
3. 实战总结
- 本次实战通过交互式与程序式两种方式，成功实现了基于 Spark SQL 的词频统计任务。利用
spark.read.text()读取原始日志，通过split和explode将每行文本展开为单词记录，再借助临时视图和标准 SQL 语法完成高效聚合与排序。程序采用SparkSession.builder（无括号）正确初始化会话，并在finally块中确保资源释放。整个过程体现了 Spark SQL 在简化大数据分析逻辑、提升开发效率方面的优势，同时验证了 PySpark 应用从本地调试到集群提交（spark-submit）的完整部署能力，为后续复杂数据处理任务奠定坚实基础。