目录 步骤 一.准备本地文件以作测试 二.通过 --master启动本地模式 三.开发scala单词统计代码 步骤 一.准备本地文件以作测试 在第一台机器执行 mkdir -p /export/servers/sparkdatas cd /export/servers/sparkdatas/ vim wordcount.txt hello me hello you hello her 二.通过 --master启动本地模式 cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2

Linux课上的作业周三交,若有考虑不周到的地方,还请多多不吝赐教. shell处理文本相关的经常使用命令见此博客 # #假设输入两个參数 则第一个为统计单词的个数.第二个为要统计的文章 #假设输入一个參数 则默认统计单词的个数为10 # 详细思路: 将各种符号用换行替换(tr命令) 大写改小写(tr命令) 排序.统计单词个数并除去反复 (sort和uniq) 按出现次数的高低排序(sort) 打印N个须要统计的单词 #!/bin/bash if [ $# -ne 2 -a $# -ne 1 ]

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

Ubuntu14.04 给定一个文本,统计其中单词出现的次数 方法1 # solution 1 grep与awk配合使用,写成一个sh脚本 fre.sh sh fre.sh wordfretest.txt #! /bin/bash# solution 1 ] then echo "Usage:$0 args error" exit fi ] then echo "analyse the first file $1" fi #get the first file fi

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

前言:要学习spark程序开发,建议先学习spark-shell交互式学习,加深对spark程序开发的理解.spark-shell提供了一种学习API的简单方式,以及一个能够进行交互式分析数据的强大工具,可以使用scala编写(scala运行与Java虚拟机可以使用现有的Java库)或使用Python编写. 1.启动spark-shell spark-shell的本质是在后台调用了spark-submit脚本来启动应用程序的,在spark-shell中已经创建了一个名为sc的SparkConte

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count

现在进入了实战阶段,使用统计单词个数的实例让我们了解开发和测试Linux驱动程序的完整过程.第一个Linux驱动程序是统计单词个数. 这个Linux驱动程序没有访问硬件,而是利用设备文件作为介质与应用程序交互,应用程序通过向设备文件传递一个由空格分隔的字符串,将每一个被空格隔开的子字符串看作一个单词,然后从设备文件读出来的是该字符串包含的单词个数.在编写此Linux驱动程序前需要做一些准备工作,先使用命令 “# mkdir -p /root/drivers/ch06/word_count # c

NOIP200107统计单词个数 难度级别: A: 编程语言:不限:运行时间限制:1000ms: 运行空间限制:51200KB: 代码长度限制:2000000B 试题描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠,但不能选出两个单词而它们的开始位置相同). 单词在给出的一个不超过6个单词的字典中.要求输出最大

题三 统计单词个数(30分) 问题描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠.当选用一个单词之后,其第一个字母不能再用.例如字符串this中可包含this和is,选用this之后就不能包含th). 单词在给出的一个不超过6个单词的字典中. 要求输出最大的个数. 输入格式 去部输入数据放在文本文件input

描述 http://codevs.cn/problem/1040/ 与Codevs_1017_乘积最大很像,都是划分型dp. 给出一个字符串和几个单词,要求将字符串划分成k段,在每一段中求共有多少单词(两个单词不能共享第一个字母),将每一段中的单词个数相加,求最大值. 1040 统计单词个数 2001年NOIP全国联赛提高组 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约

问题描述: 输入一个单词列表,每行一个单词,统计单词出现的频率 思路: 主要是使用c++中的map容器.map实质上是一个二叉查找树,可以做到插入.删除.查询,平均查询时间在O(logn).n为map中元素的个数,将字符串数据插入到map后,再用迭代器去访问map中的元素时,其实是按照map中插入的字符串的字典序进行访问的. map可以建立任意两种数据类型的关系,形式为map<type1,type2>map1.type1表示键key,type2表示值value.键是用来进行索引. 源代码: #

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.

1040 统计单词个数 2001年NOIP全国联赛提高组 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠.当选用一个单词之后,其第一个字母不能再用.例如字符串this中可包含this和is,选用thi

1040 统计单词个数 2001年NOIP全国联赛提高组  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold   题目描述 Description 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠.当选用一个单词之后,其第一个字母不能再用.例如字符串this中可包含this和is,

功能0:输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率,由高到低排列,并显示字母出现的百分比,精确到小数点后面两位. 功能1:输出文件中所有不重复的单词,按照出现次数由多到少排列,出现次数同样多的,以字典序排列. 功能2: 指定文件目录,对目录下每一个文件执行统计的操作. 功能3:指定文件目录,是会递归遍历目录下的所有子目录的文件进行统计单词的功能. 功能4:输出出现次数最多的前 n 个单词,  例如, 提示统计统计前多少名:输入10. 就是输出最常出现单词的前 10 名. 当没有指明数量的时候,

[luogu]P1026 统计单词个数 题目描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠.当选用一个单词之后,其第一个字母不能再用.例如字符串this中可包含this和is,选用this之后就不能包含th). 单词在给出的一个不超过6个单词的字典中. 要求输出最大的个数. 输入输出格式 输入格式: 每组的第

题目描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组 成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份 (1< k< =40),且每份中包含的单词个数加起来总数最大(每份中包含的单词可以部分重叠.当选用一个单词之后,其第一个字母不能再用.例 如字符串this中可包含this和is,选用this之后就不能包含th). 单词在给出的一个不超过6个单词的字典中. 要求输出最大的个数. 数据规模和约定 长度不超过200,1< k< =40

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards