第一步:创建目录和测试文件
在终端中输入以下命令(需要管理员权限创建目录):
# 创建练习目录
sudo mkdir -p /usr/local/spark/mycode/rdd
# 创建word.txt并写入测试内容
cat > /usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt << 'EOF'
Hadoop is good
Spark is fast
Spark is better
EOF
输入
sudo密码后回车,然后把上面三行文本写入文件,按Ctrl+D保存。
你可以用 cat /usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt 确认文件内容正确。
第二步:启动 PySpark
# 进入spark目录后启动pyspark(根据你实际安装路径调整)
cd /usr/local/spark
./bin/pyspark
等待出现 >>> 提示符和 SparkContext 信息(变量名是 sc)。
第三步:执行词频统计代码
在 >>> 后面依次输入:
lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
wordCount = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b)
print(wordCount.collect())
预期结果
执行完后应该输出类似:
[('good', 1), ('Spark', 2), ('is', 3), ('better', 1), ('Hadoop', 1), ('fast', 1)]