一、安装Spark

1.检查基础环境

启动hdfs查看进程

查看hadoop和jdk环境

 2.下载spark

3.配置环境变量

4.启动spark

5.试运行python代码

 二、Python编程练习：英文文本的词频统计

1.准备文本文件

从网上下载一篇名为《hamlet》的小说，命名为hamlet.txt

2.读文件

txt = open("../../resources/hamlet.txt", "r").read()

读取hamlet.txt英文小说文件并赋值给txt

3.预处理：大小写，标点符号，停用词

txt = txt.lower()  #使所有的英文字符变成小写

# 循环把txt中的特殊字符全替换成 空格
for ch in ' !"#$%&()*+-,./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~ ':
    txt = txt.replace(ch, " ")

excludes = {"to", "of", "i", "a"}

for word in excludes:    #停用词循环删除
    del counts[word]

4.分词

words = hamletTxt.split()  # 将字符串中的信息进行分隔，并以列表的形式返回给变量

5.统计每个单词出现的次数

for word in words:
    # counts.get函数:用来获取某一个键对应的值，即当前给出的键作为索引字，如果在里边，返回
    # 它的次数后面再+1，说明这个单词又出现了一次；如果单词不在字典中，则把它加到字典中，并且
    # 赋给当前的值为0
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

6.按词频大小排序

# 按照键值对的2个元素的第二个元素进行排序，排序的方式是（reverse=true）由大到小 倒排
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

7.结果写文件

items = str(counts.items())   # 装换成字符串类型
with open("hamlet_wordCount.txt", 'w', encoding='utf-8')as fp:
    fp.write(items)

8.运行结果

 9.全部代码展示

# 组合数据类型，文本词频统计 Hamlet
def getText():
    txt = open("../../resources/hamlet.txt", "r").read()
    txt = txt.lower()  # 使所有的英文字符变成小写
    # 循环把txt中的特殊字符全替换成 空格
    for ch in ' !"#$%&()*+-,./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~ ':
        txt = txt.replace(ch, " ")
    return txt


excludes = {"to", "of", "i", "a"}
hamletTxt = getText()
words = hamletTxt.split()  # 将字符串中的信息进行分隔，并以列表的形式    返回给变量
counts = {}
for word in words:
    # counts.get函数:用来获取某一个键对应的值，即当前给出的键作为索引字，如果在里边，返回
    # 它的次数后面再+1，说明这个单词又出现了一次；如果单词不在字典中，则把它加到字典中，并且
    # 赋给当前的值为0
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
    
for word in excludes:    # 停用词删除
    del counts[word]
    
items = list(counts.items())
# 按照键值对的2个元素的第二个元素进行排序，排序的方式是（reverse=true）由大到小 倒排
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印前十个出现最多的单词 以及 它对应的次数
for i in range(10):
    word, count = items[i]
    count = str(count)
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
    
items = str(counts.items())   # 装换成字符串类型,结果保存文件
with open("hamlet_wordCount.txt", 'w', encoding='utf-8')as fp:
    fp.write(items)