软件1802 (广州商学院)

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  • 06 RDD编程

    06 RDD编程 学生课程分数案例 总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少门课程? 每个学生选修了多少门课?map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选?map(), countByValue() Tom选修了几门课?每门课多少分?filt
    123wen   2021-04-23 21:12   0   3
  • 06 RDD编程

    总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少门课程? 每个学生选修了多少门课?map().countByValue() //map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选?map(), countByValue() Tom选修了几门课?每门课多少分
    Hyp-   2021-04-23 17:27   0   5
  • 06 RDD基础

    学生课程分数案例 总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少门课程? 每个学生选修了多少门课?map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选?map(), countByValue() Tom选修了几门课?每门课多少分?filter(), map
    ohbigshit   2021-04-23 17:23   0   1
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    Pyspark自主实现词频统计过程。 hadoop@dblab-VirtualBox:~$ pysparkPython 3.5.1+ (default, Mar 30 2016, 22:46:26)[GCC 5.3.1 20160330] on linuxType "help", "copyrigh
    gzh0602   2021-04-22 21:59   0   14
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计 用Pyspark自主实现词频统计过程。 hadoop@dblab-VirtualBox:~$ pysparkPython 3.5.1+ (default, Mar 30 2016, 22:46:26)[GCC 5.3.1 20160330] on
    许健锐   2021-04-22 21:54   0   5
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计 1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... el
    Qing2_Lian   2021-04-22 21:51   0   3
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 2. 并比较不同计算框架下编程的优缺点、适用的场景。 –Python –MapReduce –Hive –Spark 1.python Python 特点:面向对象 Python 既支持面向过程编程,也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中(如 C 语
    无可奈何花落   2021-04-22 21:33   0   6
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    1. 用Pyspark自主实现词频统计过程。 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word]
    刘寒颖   2021-04-22 21:27   0   5
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[word] + 1...>>> ss = sorted(
    sevenven   2021-04-22 21:24   0   6
  • 07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计

    1. 结果 2. 并比较不同计算框架下编程的优缺点、适用的场景。 –Python –MapReduce –Hive –Spark Mapreduce,它最本质的两个过程就是Map和Reduce,Map的应用在于我们需要数据一对一的元素的映射转换,比如说进行截取,进行过滤,或者任何的转换操作,这些一对
    圆圆圆圆1111   2021-04-22 21:23   0   2