我想获取一个文本文件,并创建一个没有用点分隔的所有单词的二元组"。",删除任何特殊字符。我试图使用Spark和Scala来做这件事。
本文:
你好,我的朋友。怎么样 你今天?再见我的朋友。
应该产生以下内容:
你好,1
我的朋友,2
怎么样,1
你今天,1
今天再见,1
再见,1,
答案 0 :(得分:8)
对于RDD中的每一行,首先根据'.'
进行拆分。然后通过拆分' '
来标记每个生成的子字符串。标记化后,删除replaceAll
的特殊字符并转换为小写。这些子列表中的每一个都可以使用sliding
转换为包含bigrams的字符串数组的迭代器。
然后,在根据请求展平并将bigram数组转换为mkString
字符串后,使用groupBy
和mapValues
计算每个字符串的计数。
最后压平,缩小并收集RDD中的(二元组,计数)元组。
val rdd = sc.parallelize(Array("Hello my Friend. How are",
"you today? bye my friend."))
rdd.map{
// Split each line into substrings by periods
_.split('.').map{ substrings =>
// Trim substrings and then tokenize on spaces
substrings.trim.split(' ').
// Remove non-alphanumeric characters, using Shyamendra's
// clean replacement technique, and convert to lowercase
map{_.replaceAll("""\W""", "").toLowerCase()}.
// Find bigrams
sliding(2)
}.
// Flatten, and map the bigrams to concatenated strings
flatMap{identity}.map{_.mkString(" ")}.
// Group the bigrams and count their frequency
groupBy{identity}.mapValues{_.size}
}.
// Reduce to get a global count, then collect
flatMap{identity}.reduceByKey(_+_).collect.
// Format and print
foreach{x=> println(x._1 + ", " + x._2)}
you today, 1
hello my, 1
my friend, 2
how are, 1
bye my, 1
today bye, 1
答案 1 :(得分:1)
为了将整个单词与任何标点符号分开,请考虑例如
val words = text.split("\\W+")
在这种情况下提供
Array[String] = Array(Hello, my, Friend, How, are, you, today, bye, my, friend)
将单词组合成元组证明更多内容与二元组的概念相关,因此可以考虑
for( Array(a,b,_*) <- words.sliding(2).toArray )
yield (a.toLowerCase(), b.toLowerCase())
产生
Array((hello,my), (my,friend), (friend,How), (how,are),
(are,you), (you,today), (today,bye), (bye,my), (my,friend))
ohruunuruus的回答传达了一种简洁的方法。
答案 2 :(得分:1)
这应该适用于Spark:
def bigramsInString(s: String): Array[((String, String), Int)] = {
s.split("""\.""") // split on .
.map(_.split(" ") // split on space
.filter(_.nonEmpty) // remove empty string
.map(_.replaceAll("""\W""", "") // remove special chars
.toLowerCase)
.filter(_.nonEmpty)
.sliding(2) // take continuous pairs
.filter(_.size == 2) // sliding can return partial
.map{ case Array(a, b) => ((a, b), 1) })
.flatMap(x => x)
}
val rdd = sc.parallelize(Array("Hello my Friend. How are",
"you today? bye my friend."))
rdd.map(bigramsInString)
.flatMap(x => x)
.countByKey // get result in driver memory as Map
.foreach{ case ((x, y), z) => println(s"${x} ${y}, ${z}") }
// my friend, 2
// how are, 1
// today bye, 1
// bye my, 1
// you today, 1
// hello my, 1