PySpark实战 - 1.1 利用RDD实现词频统计

1. 实战概述

• 本次实战基于 PySpark 的 RDD 编程模型，实现分布式词频统计。通过读取 HDFS 上的文本文件，利用flatMap拆分单词、map构建键值对、reduceByKey聚合计数，并按频次降序排序，最终以分列式输出结果，完整展示了 Spark 批处理作业的开发与执行流程。

2. 实战步骤

3. 实战总结

• 本次实战通过交互式与程序式两种方式，深入理解了 RDD 的核心转换操作（Transformation）与动作操作（Action）。从 HDFS 读取数据、拆分扁平化、构建键值对、归约聚合到排序输出，每一步都体现了函数式编程与分布式计算的思想。程序成功提交至 Spark Standalone 集群并正确输出词频结果，验证了代码逻辑与集群环境的协同工作能力。同时，日志显示任务在多个 Executor 上并行执行，体现了 Spark 的分布式处理优势。该实验为后续复杂数据处理任务奠定了坚实基础。