如何计算pyspark中每行的字数答案

【问题标题】：How to calculate the count of words per line in pyspark如何计算pyspark中每行的字数
【发布时间】：2020-03-11 05:41:42
【问题描述】：

我试过了：

rdd1= sc.parallelize(["Let's have some fun.",
  "To have fun you don't need any plans."])
output = rdd1.map(lambda t: t.split(" ")).map(lambda lists: (lists, len(lists)))
output.foreach(print)

输出：

(["Let's", 'have', 'some', 'fun.'], 4)
(['To', 'have', 'fun', 'you', "don't", 'need', 'any', 'plans.'], 8)

我得到了每行单词的总数。但我想要每行每个单词的计数。

【问题讨论】：

你想要单词的数量和出现次数吗？

标签： pyspark rdd

【解决方案1】：

你可以试试这个：

from collections import Counter 

output = rdd1.map(lambda t: t.split(" ")).map(lambda lists: dict(Counter(lists)))

我举一个小python例子：

from collections import Counter

example_1 = "Let's have some fun."
Counter(example_1.split(" "))
# [{"Let's": 1, 'have': 1, 'some': 1, 'fun.': 1}

example_2 = "To have fun you don't need any plans."
Counter(example_2.split(" "))
# {'To': 1, 'have': 1, 'fun': 1, 'you': 1, "don't": 1, 'need': 1, 'any': 1, 'plans.': 1}]

【讨论】：

【解决方案2】：

根据您的输入和我的理解，请找到以下代码。只需对您的代码进行细微更改：

output = rdd1.flatMap(lambda t: t.split(" ")).map(lambda lists: (lists, 1)).reduceByKey(lambda x,y : x+y)

您使用map 来拆分数据。而是使用flatMap。它会将你的字符串分解成单词。 PFB输出：

output.collect()

[('have', 2), ("Let's", 1), ('To', 1), ('you', 1), ('need', 1), ('fun', 1), ("don't", 1), ('any', 1), ('some', 1), ('fun.', 1), ('plans.', 1)]

【讨论】：