在scala中提取分隔符后面的单词_在Scala中提取regex后面的元素_Scala XML提取逗号分隔符中的元素 - 腾讯云开发者社区

如果若干单词被用于构成方法的名称，则每个单词的第一个字母应大写。...二、标志符 Scala 可以使用两种形式的标志符，字符数字和符号。字符数字使用字母或是下划线开头，后面可以接字母或是数字，符号" "在 Scala 中也看作为字母。...你可以在"之间使用任何有效的 Scala 标志符，Scala 将它们解释为一个 Scala 标志符，一个典型的使用为 Thread 的 yield 方法，在 Scala 中你不能使用 Thread.yield.../* This is a multiline comment: */ 单行注释用//开头，并继续到行尾: // This is a single line comment 在Scala中，还可以嵌套多行注释...：第一种方法和 Java 一样，在文件的头定义包名，这种方法就后续所有代码都放在该包中。

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spark中 map和reduce理解及与hadoop的map、reduce区别

2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。...与hadoop中map函数比较 hadoop的map函数，与Scala中map函数没有太大的关系。hadoop的map函数，主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scala中，reduce是传递两个元素，到函数中，然后返回值与下一个元素，一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里，难懂的地方也在这里。...._2) y else x)) x和y在我们传统的函数中，它是固定的。但是Scala中，就不是了。刚开始传入的是第一个元素和第二个元素，后面的就是返回值和下一个元素。...与hadoop中reduce函数比较 hadoop中reduce函数，一般用于统计数据。比如wordcount中统计单词的个数等。

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01-Spark的Local模式与应用开发入门

调试和故障排查：在调试和故障排查过程中，使用 local 模式可以更方便地查看日志、变量和数据，加快发现和解决问题的速度。可以在本地环境中模拟各种情况，验证代码的健壮性和可靠性。...学习者可以在本地环境中快速运行 Spark 应用程序，理解 Spark 的基本概念和工作原理。...如Scala中这样设置： import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} /** * 词频统计案例 * 输入：文件 * 需求：统计出文件中每个单词出现的次数 * 1）读每一行数据 * 2）按照分隔符把每一行的数据拆成单词...* 3）每个单词赋上次数为1 * 4）按照单词进行分发，然后统计单词出现的次数 * 5）把结果输出到文件中 * 输出：文件 */ object SparkWordCountApp {

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Scala 【 11 Scala的集合体系结构】

Scala的集合体系结构 Scala 中的集合体系主要包括：Iterable、Seq、Set、Map。其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。...Scala 中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...// map 练习：为List中每个元素都添加一个前缀 List("Li", "Chy", "Ln").map("name is " + _) // faltMap 练习：将List中的多行句子拆分成单词...List("Hello World", "Like You").flatMap(_.split(" ")) // foreach 练习：打印 List 中的每个单词 List("I","have",...("C://Users//12895//Desktop//text2.txt").mkString // 这里的文本中单词都是空格分开的。

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5行代码怎么实现Hadoop的WordCount？

不管在Hadoop中，还是Spark中，初次学习这两个开源框架做的第一个例子无疑于wordcount了，只要我们的wordcount能够运行成功,那么我们就可以大胆的向后深入探究了。...扯多了，下面赶紧进入正题，看一下，如何使用5行代码来实现hadoop的wordcount，在Hadoop中如果使用Java写一个wordcount最少也得几十行代码，如果通过Hadoop Streaming...如果是基于Spark的方式来操作HDFS，在采用Scala语言，来写wordcount，5行代码也能搞定，但是如果使用spark，基于Java的api来写，那么就臃肿了，没有几十行代码，也是搞不定的。...今天，散仙在这里既不采用spark的scala来写，也不采用hadoop streaming的python方式来写，看看如何使用我们的Pig脚本，来搞定这件事，测试数据如下： Java代码 i...; --存储结果数据 stroe f into '$out' 输出结果如下： Java代码 (i,7) (am,7) 如果使用JAVA来编写这个MapReduce作业，后面的排序统计

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Spark 系列教程（1）Word Count

Word Count 顾名思义就是对单词进行计数，我们首先会对文件中的单词做统计计数，然后输出出现次数最多的 3 个单词。...spark-shell 是提交 Spark 作业众多方式中的一种，提供了交互式运行环境（REPL，Read-Evaluate-Print-Loop），在 spark-shell 上输入代码后就可以立即得到响应...使用 take 方法获取排序后数组中前 3 个元素。...// 取 Top3 出现次数的单词 sortRDD.take(3) 完整代码将以下代码在 spark-shell 中执行： //导包 import org.apache.spark.rdd.RDD...//取前 3 take(3) Scala 语言为了让函数字面量更加精简，还可以使用下划线 _ 作为占位符，用来表示一个或多个参数。我们用来表示的参数必须满足只在函数字面量中出现一次。

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Flink实战(五) - DataStream API编程

Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。...接收的字符串由系统的默认字符集解码，使用“\ n”作为分隔符。当socket关闭时，阅读器立即终止。 Scala版本 3 Data source 源是您的程序从中读取输入的位置。...在该点之后关闭源将导致不再有检查点。这可能会导致节点发生故障后恢复速度变慢，因为作业将从上一个检查点恢复读取。 3.2 基于Socket socketTextStream 从套接字读取。...，则会在结果流中获取两次数据元 Scala Java split拆分 DataStream→SplitStream 根据某些标准将流拆分为两个或更多个流。...这意味着并非所有发送到OutputFormat的数据元都会立即显示在目标系统中。此外，在失败的情况下，这些记录可能会丢失。

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你应该学习正则表达式

1 – 年份匹配我们来看看另外一个简单的例子——匹配二十或二十一世纪中任何有效的一年。 ? 我们使用\b而不是^和$来开始和结束这个正则表达式。\b表示单词边界，或两个单词之间的空格。...捕获组允许我们单独提取、转换和重新排列每个匹配模式的片段。 2.1 – 真实示例 – 时间分析例如，在上述24小时模式中，我们定义了两个捕获组—— 时和分。我们可以轻松地提取这些捕获组。...[1-9]|[12]\d|3[01])——匹配1到31之间的任何数字（前面的0是可选的） ([\/\-])——匹配分隔符/或- (0?...这是命名捕获组的语法，可以使得数据提取更加清晰。 6.1 – 真实示例 – 从Web页面上的URL解析域名以下是我们如何使用命名捕获组来提取使用Python语言的网页中每个URL的域名。 ?...我们可以在一个示例test.txt文件上运行上面的替换命令。 My email is patrick.triest@gmail.com 命令运行后，电子邮件将从test.txt文件中进行编辑。

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简单定义Python和Scala的类和对象

Scala的Python选取类名的规则都是一样的，采用驼峰式命名，单词的首字母大写。Python的类都继承自object，而Scala的类就是一个纯粹的类。...在Scala的Book类后面的圆括号里跟着一个标识符name(称为类参数)，使用这种方法构造的类，要求使用者在刚开始创建这个实例时就必须要提供相应的数据，我们在Book这个类里面加上了println方法...book.pages = 100 print(book.pages) Scala和Python定义了一个类属性pages，并且在实例化后通过book.pages = 100进行赋值，表示这本叫做...通过在变量前面加上private来防止实例化后，有人偷看笔记，而Python则是在notes前面加一个下划线表示这个属性不公开（当然这不是绝对意义上的不公开，要是你知道私有属性存在，无论是Scala还是...这里就体现了Scala和Python对于方法命名的小小区别，Scala使用了首字母小写，其余单词开头都是大写，而Python的分隔符使用_。（这里应该要有返回值，表示确实写入成功，为了简便省略了。）

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Note_Spark_Day02：Standalone集群模式和使用IDEA开发应用程序

itcast.cn:7077 在spark-shell中执行词频统计WordCount程序代码，运行如下： val inputRDD = sc.textFile("/datas/wordcount.data...spark, 2 mapreduce, 1 hive, 1 */ val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD // 按照分隔符分割单词...spark, 2 mapreduce, 1 hive, 1 */ val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD // 按照分隔符分割单词...spark, 2 mapreduce, 1 hive, 1 */ val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD // 按照分隔符分割单词...IDEA中配置远程连接服务器 [外链图片转存中...

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一天学完spark的Scala基础语法教程一、基础语法与变量(idea版本)

如果若干单词被用于构成方法的名称，则每个单词的第一个字母应大写。...包定义包 Scala 使用 package 关键字定义包，在Scala将代码定义到某个包中有两种方式：第一种方法和 Java 一样，在文件的头定义包名，这种方法就后续所有代码都放在该包中。...在字符或字符串中，反斜线和后面的字符序列不能构成一个合法的转义序列将会导致编译错误。...一、变量：在程序运行过程中其值可能发生改变的量叫做变量。如：时间，年龄。二、常量在程序运行过程中其值不会发生变化的量叫做常量。如：数值 3，字符'A'。...在 Scala 中，使用关键词 "var" 声明变量，使用关键词 "val" 声明常量。

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用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法

自然语言处理分析的最基本和初始步骤是关键词提取，在NLP中，我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据的关键字。...本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT 在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权...在关键词提取任务中，有显式关键词，即显式地出现在文本中；也有隐式关键词，即作者提到的关键词没有显式地出现在文本中，而是与文章的领域相关。...特征提取主要考虑五个因素(去除停用词后) 大写term (Casing) 大写字母的term（除了每句话的开头单词）的重要程度比那些小写字母的term重要程度要大。...这基本上是通过以下一些步骤来完成的，首先，文档文本被特定的单词分隔符分割成一个单词数组，其次，该数组再次被分割成一个在短语分隔符和停用单词位置的连续单词序列。

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Scala 入门3（类、Trait、模式匹配、正则、异常、提取器、IO）

提取器 7. 文件 IO 学自 https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html 1....Regex("(S|s)cala") // 首字母 S or s println((pat2 findAllIn s).mkString(" - ")) //使用分隔符连接所有匹配...IOException => { println("IO Exception") } // 一般把具体的异常写在前面，否则捕获了一个普遍的异常，后面的具体异常没有捕获...提取器 // 提取器是一个带有unapply方法的对象 def apply(user : String, domain : String) = { user...String]) = { val x = myExtractor(5) // 自动调用apply println(x) // 10 x match{ // 在提取器对象中使用

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Spark实现WordCount的几种方式总结

key一个初始值； * 2.seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；(分区内聚合函数) * 3.combOp：函数用于合并每个分区中的结果。...原生实现wordcount package com.cw.bigdata.spark.wordcount /** * Scala原生实现wordcount */ object WordCount5...List("cw is cool", "wc is beautiful", "andy is beautiful", "mike is cool") /** * 第一步，将list中的元素按照分隔符这里是空格拆分...list.flatMap(_.split(" ")) println("第一步结果") println(res0) println(res1) /** * 第二步是将拆分后得到的每个单词生成一个元组...val res4 = res3.groupBy(_._1) println("第三步结果") println(res4) /** * 最后一步是求出groupBy后的每个

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酷炫的一行代码 - Scala就是这么任性！

统计单词出现次数 groupBy方法可以将序列转换成Map，适合用在需要按某个属性进行统计的情况。...将序列中单词首字母大写 map可以把序列转换成另一个序列，在map方法中定义各个元素的转换过程。...将序列拼接成字符串 mkString方法用于将序列拼接成字符串，第1个参数是起始符号，第2个参数是分隔符，第3个参数是结束符号。...最大值，最小值和求和这在Scala中轻而易举，直接调用min，max和sum方法。...读取文本文件在Scala中读取文本文件相当轻松。

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Spark案例库V1.0版

RDD中高阶函数，进行处理转换处理，函数：flapMap、map和reduceByKey val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD // 按照分隔符分割单词...RDD中高阶函数，进行处理转换处理，函数：flapMap、map和reduceByKey val resultRDD: RDD[(String, Int)] = inputRDD // 按照分隔符分割单词...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息

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linux基础（三）

) openssl 5、tail（查看文件尾部） tail -f f1 实时跟踪文件 whath -n1 tail f1 & --> jobs查看后台执行程序 fg 6、cut命令（提取列） -d 指定分隔符...-f 指定列 -f 1,3 -output-delimiter="+" 输出分隔符为+ -c 按字符切割 7、paste命令（合并）合并两个文件同一行放在一块 paste f1 f2 > f3 （...） -v 显示不被匹配的行 -i 忽略大小写 -n 显示匹配行号 -c 统计匹配的行数 -o 仅显示匹配到的字符串 -q 静默模式，不输出任何信息 -A # 后#行包含当前行后续的的三行 -B # 前...匹配其前面的字符0次或1次 \+ 匹配前面的字符至少一次 \ 匹配前面的字符n次 \ 匹配前面的字符至少m次，至多n次 \{,n\} 匹配前面的字符至多n次 \匹配前面的字符至少n次位置锚定 ^...反向引用：应用前面的分组括号中的模式所匹配的字符，而非字符本身或者\ ab ： a或b Ccat ： C或cat (Cc)at ：Cat或cat 2、扩展正则表达式 egrep = grep -E 次数匹配

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NLPer入门指南 | 完美第一步

这样做有很多用途，我们可以使用这个标识符形式: 计数文本中出现的单词总数计数单词出现的频率，也就是某个单词出现的次数之外，还有其他用途。我们可以提取更多的信息，这些信息将在以后的文章中详细讨论。...它通过指定的分隔符分割给定的字符串后返回字符串列表。默认情况下，split()是以一个或多个空格作为分隔符。我们可以把分隔符换成任何东西。让我们来看看。...使用Python的split()方法的一个主要缺点是一次只能使用一个分隔符。另一件需要注意的事情是——在单词标识化中，split()没有将标点符号视为单独的标识符。...这里，我们相比split()方法上有一个优势，因为我们可以同时传递多个分隔符。在上面的代码中，我们使用了的re.compile()函数，并传递一个模式[.?!]。...它是一个用于无监督主题建模和自然语言处理的开源库，旨在从给定文档中自动提取语义主题。

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【手把手教你做项目】自然语言处理：单词抽取统计

2 对所有格式不一的文档进行统计处理成txt文档，格式化（去除汉字/标点/空格等非英文单词）和去除停用词（去除891个停用词）处理后结果如下：【17套试卷原始单词（含重复）82158个，数据清洗处理后32011...3 对清洗后的单词进行去重和词频统计：【去重后7895个单词尺寸】 ? 4 显示这10余年考试的词汇量还是很大的，加上停用词，考查词汇量在9000左右，那么常考的应该没那么多。...试想下17套试卷中，去除停用词后出现频率大于5的和小于25次【1674个单词】的数据应该是合理的，那么我就指定阈值提取。 ? 5 最后一步，中英文翻译（目前通过google工具快速查询，然后合并）。...3 处理后的数据进行核心单词汇总和词频统计 ?...3 原始试卷共计82158个单词 4 数据清洗和停用词处理后剩下32011个单词 5 去重后总共7895个单词的考察范围 6 提取10次以上核心单词623个，即便5次以上不过1500个单词 7 性能方面运行

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【手把手教你做项目】自然语言处理：单词抽取统计

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Scala基础语法

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