spark 官网例子统计一篇文章包含字母a的个数

2024-09-02

Spark——统计文本中单词出现的次数

示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

N个任务掌握java系列之统计一篇文章中单词出现的次数

问题:统计一篇文章中单词出现的次数思路: (1)将文章(一个字符串存储)按空格进行拆分(split)后,存储到一个字符串(单词)数组中. (2)定义一个Map,key是字符串类型,保存单词:value是数字类型,保存该单词出现的次数. (3)遍历(1)中得到的字符串数组,对于每一个单词,考察Map的key中是否出现过该单词,如果没出现过,map中增加一个元素,key为该单词,value为1(第一次出现): 如果,在map的key中发现了该单词,则通过key找到对应的value(单词出现的次数)

OpenLayers 官网例子的中文详解

https://segmentfault.com/a/1190000009679800?utm_source=tag-newest 当你希望实现某种功能的时候,即使你对 openlayers 几乎一窍不通,照着官网的例子做,也可以很快的实现想要的效果. 问题在于,官网的例子都是英文啊,不能很快定位到想要的效果是在哪个例子里面!!( 英文不渣就别看这篇文章了 ) 最近在学 openlayers ,我觉得非常有必要将 openlayers 官网的所有例子都看过去一遍,这篇文章就当是笔记了. 名词解释

针对Openlayer3官网例子的简介

网址:http://openlayers.org/en/latest/examples/ 如果大家想了解ol3能做什么,或者说已提供的API有什么,又闲一个个翻例子跟API累的话,就看看这个吧. 1.就是个地图加载,弄了两按钮,可以放大缩小,算是个ol3的入门吧 http://openlayers.org/en/latest/examples/accessible.html 2.一些动画的介绍,旋转,移动到某个点的过程动画.介绍挺多的(不追求什么个性化的话,其实没什么用) http://open

Spark官网资料学习网址

百度搜索Spark: 这一个是Spark的官网网址,你可以在上面下载相关的安装包等等. 这一个是最新的Spark的文档说明,你可以查看如何安装,如何编程,以及含有对应的学习资料.

Vue组件化应用构建官网例子 Unknown custom element: <todo-item>

[博客园cnblogs笔者m-yb原创,转载请加本文博客链接,笔者github: https://github.com/mayangbo666,公众号aandb7,QQ群927113708] https://www.cnblogs.com/m-yb/p/10164853.html 组件系统是 Vue 的另一个重要概念,因为它是一种抽象,允许我们使用小型.独立和通常可复用的组件构建大型应用.我把这里理解为面向对象的思想. 在 Vue 里,一个组件本质上是一个拥有预定义选项的一个

jieba：统计一篇文章中词语数

jieba官方文档 1.jieba分词的四种模式精确模式.全模式.搜索引擎模式.paddle模式精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词,适合文本分析: 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,不能解决歧义,有冗余搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长单词再次切分,提高召回率,适用于搜索引擎分词 paddle模式:利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词.同时支持词性标注.paddle模式需要安装paddlepaddle-tiny pip

Spark官网

Components Spark applications run as independent sets of processes on a cluster, coordinated by the SparkContext object in your main program (called the driver program).Spark应用程序作为一系列独立的进程运行在集群上,被在main程序中的SparkContext对象(驱动程序)协调. Specifically, to run

Spark 官网提到的几点调优

1. 数据序列化默认使用的是Java自带的序列化机制.优点是可以处理所有实现了java.io.Serializable 的类.但是Java 序列化比较慢. 可以使用Kryo序列化机制,通常比Java 序列化机制性能高10倍.但是并不支持所有实现了java.io.Serializable 的类.使用 conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 开启Kryo序列化

【转】一个lucene的官网例子

创建索引: import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.D

贝叶斯、朴素贝叶斯及调用spark官网 mllib NavieBayes示例

贝叶斯法则机器学习的任务:在给定训练数据A时,确定假设空间B中的最佳假设. 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据A以及B中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率.给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身先验概率和后验概率用P(A)表示在没有训练数据前假设A拥有的初始概率.P(A)被称为A的先验概率. 先验概率反映了关于A是一正确假设的机会的背景知识如果没有这一先验知识,可以简单地将每一候选假

Hadoop集群+Spark集群搭建（一篇文章就够了）

本文档环境基于ubuntu16.04版本,(转发请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/ 如发现有错,请留言,谢谢) 一.准备 1.1 软件版本 Ubuntu 16.04.6 (ubuntu-16.04.6-server-amd64.iso) JDK 1.8 (jdk-8u201-linux-x64.tar.gz) Hadoop 2.7.7 (hadoop-2.7.7.tar.gz) Spark 2.1.0 (spark-2.1.0-bin-ha

Java统计一篇文章中每个字符出现的个数

大家可以参考下面代码,有什么疑问请留言... import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.Col

STREAMING HIVE流过滤官网例子注意中间用的py脚本

Simple Example Use Cases MovieLens User Ratings First, create a table with tab-delimited text file format: CREATE TABLE u_data ( userid INT, movieid INT, rating INT, unixtime STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE;

Python - 统计一篇文章中单词的频率

def frenquence_statistic(file_name): frequence = {} for line in open(file_name,'r').readlines(): words =line.strip().split(" ") for word in words: word = ''.join(list(filter(str.isalpha,word))).lower() if frequence.get(word) == None : frequence[

一篇文章有若干行，以空行作为输入结束的条件。统计一篇文章中单词the(不管大小写，单词the是由空格隔开的)的个数。

#include <iostream>using namespace std; int k = 0;int n = 0;int main() { char c; char a[1000]; do { cin.get(c); if(c>='A'&&c<='Z'){ //将大写转换为小写 c=c+32; } a[k++] = c; //把字符放入数组中 } while (c != '\n'); k = k - 1; // k = 有效字符长度 //cout <

导航条且手机版.html——仿照官网例子

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>导航测试</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="bootstrap/bootstrap.min.css"> <style type="text

官网例子，mt-field password获取不到

新尝试了Mint-UI,在使用表单组件Field时, 直接从demo中拷贝了如下代码: <mt-field label="username" placeholder="Input username" v-model="username"></mt-field> <mt-field label="email" placeholder="Input email" type=&quo

【工利其器】必会工具之（二）Android开发者官网篇

前言当刚开始踏入Android程序员这个行业的时候,想必绝大多数的人都和笔者一样,热血沸腾,激情四射,买了很多讲解Android开发的书籍.当开发某个功能需要学习某方面知识的时候,大家又成了“面向百度/谷歌开发者”.当然,买书和百度为确实为我们解决了不少项目中遇到的技术问题,这点值得肯定.但是我们是否经常遇到这样的问题: 这么多的书籍,该选择哪一本呢? 当前google都已经发布Android P了,可是市面上绝大多数书籍还停留在N.M,甚至更早.书上讲的不少内容,在新的平台上要么失效了,要么

three.js的wave特效（ivew官网首页波浪特效实现）

查看效果请访问:https://521lbx.github.io/Web3D/index.html公司的好几个vue项目都是用ivew作为UI框架,所以ivew官网时不时就得逛一圈.每一次进首页都会被首页的波浪特效惊艳到,一时手痒,就有个这篇随笔!猜了猜应该是使用three.js写的,就上three.js官网上逛荡逛荡,果不其然,官网有个wave的特效,但要做成ivew官网的样子,还是需要做些功夫的. 首先是点点的颜色(官网例子是白色的),然后是特效的区域(官网是满屏),最后是设置特效只在波浪上

Java微信扫描支付模式二Demo ,整合官网直接运行版本

概述场景介绍用户使用微信“扫一扫”扫描二维码后,获取商品支付信息,引导用户完成支付. 详细代码下载:http://www.demodashi.com/demo/13880.html 一.相关配置 Demo上都有官网的默认值,不需要修改直接使用支付扫描模式二,流程图 https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/native.php?chapter=6_5 SDK与DEMO下载 https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/n

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