Spark编程基础实验三数据处理入门

Spark 的数据操作能力确实挺强的，是做文本的时候，简单直接还蛮高效的。像“Spark 编程基础实验三数据”这个资源就挺实用，适合刚接触 Spark 的朋友练练手。

分布式计算框架的 Spark，启动快，操作流畅，用 Python 配合起来还挺顺手。实验用的是data-set01.txt文本文件，结构简单，适合入门练习。

先从创建 Spark 会话开始，用pyspark就能搞定：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("SparkProgrammingBasics")
sc = SparkContext(conf=conf)

读文件也就一行代码的事：

text_file = sc.textFile("data-set01.txt")

有了 RDD，基本操作就随你发挥了，像map、filter都可以轻松用起来。比如把内容全转小写，用这一行就行：

lowercase_file = text_file.map(lambda line: line.lower())

要是你只对某些关键词感兴趣，可以加个过滤：

filtered_file = lowercase_file.filter(lambda line: "关键字" in line)

计数也简单，直接.count()搞定。要词频？用reduceByKey组合一下就成：

sum_result = lowercase_file.map(lambda line: (line, 1))\
  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)\
  .collect()

整个实验流程挺自然的，不用太多配置也能跑通。适合你在学习RDD概念、练习map/filter等基础操作时试一试。

哦对了，如果你想深入了解 Spark 框架，还可以看看这两个资料：

如果你刚开始学 Spark，或者需要一套可快速上手的数据实验资源，这篇内容蛮合适的，能帮你打好基础。