用pyspark開發使用者訪問量的top5程式

資源檔案：

求使用者訪問量的top5

分析：1、將檔案的資料切割 —> map(lambda x:x.split("\t"))

2、拿到使用者，並轉換成（使用者，1）格式 —> map(lambda x:(x[5],1))

2、訪問量求和 —> reducebykey(lambda a,b:a+b)

2、反轉排序再反轉，取前五 —> map(lambda x:(x[1],x[0])).sortbykey(false).map(lambda x:(x[1],x[0])).take(5)

sc.

textfile
("/opt/bigdatas/page_views.dat").
map(lambda x:x.
split
("\t"))
.map
(lambda x:
(x[5],
1)).
reducebykey
(lambda a,b:a+b)
.map
(lambda x:
(x[1
],x[0]
)).sortbykey
(false)
.map
(lambda x:
(x[1
],x[0]
)).take(5
)

import sys

from pyspark import sparkcontext
from pyspark import sparkconf
"""topn 統計
"""if __name__ ==
'__main__':if
len(sys.ar**)!=2
:print
("統計topn "
,file=sys.stderr)
sys.
exit(-
1)conf =
sparkconf()
.setmaster
("local[2]").
("spark03"
) sc =
sparkcontext
(conf=conf)
counts = sc.
textfile
(sys.ar**[1]
).map(lambda x:x.
split
("\t"))\
.map(lambda x:
(x[5],
1)).
reducebykey
(lambda a,b:a+b)\
.map(lambda x:
(x[1
],x[0]
)).sortbykey
(false)
.map
(lambda x:
(x[1
],x[0]
)).take(5
)for
(word, count) in counts:
print
("%s : %i"
%(word, count)
) sc.
stop
()

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