spark，关于 reduceByKey 的小问题

Question

我是 Spark 的新手。我正在尝试实施 tf-idf。我需要计算每个单词在每个文档中出现的次数以及每个文档中的总单词数。

我想进行 reduce 操作，可能还有其他操作，但我还不知道如何操作。这是我的输入：

对的形式为 (documentName , (word, wordCount)) 例如。

("doc1", ("a", 3)), ("doc1", ("the", 2)), ("doc2", ("a", 5)),
    ("doc2",("have", 5))

键是文档，值是单词以及该单词在该文档中出现的次数。我想计算每个文档中的总字数，并可能计算该字的百分比。

我想要的输出：

("doc1", (("a", 3), 5)) , ("doc1", (("the", 2), 5)),
    ("doc2", (("a", 5),10)), ("doc2", (("have", 5),10))

我得到的效果是

corpus.join(corpus.reduceByKey(lambda x, y : x[1]+y[1]))

起点：

collect_of_docs = [(doc1,text1), (doc2, text2),....]

def count_words(x):
    l = []
    words = x[1].split()
    for w in words:
        l.append(((w, x[0]), 1))
    return l

sc = SparkContext() 
corpus = sc.parallelize(collect_of_docs)
input = (corpus
    .flatMap(count_words)
    .reduceByKey(add)
    .map(lambda ((x,y), z) : (y, (x,z))))

如果可能的话，我可能只想用一个棘手的运算符进行一次归约操作。任何帮助表示赞赏 :) 提前致谢。

Answer 1

一般来说，flatMap 只是为了稍后收集您的数据是没有意义的。我假设您的数据看起来或多或少是这样的：

collect_of_docs = sc.parallelize([
    (1, "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."),
    (2, "Mauris magna sem, vehicula sed dictum finibus, posuere id ipsum."),
    (3, "Duis eleifend molestie dolor, quis fringilla eros facilisis ac.")])

首先，我们需要一些使用基本正则表达式和 Counter:

的助手

from __future__ import division  # If for some reason you use Python 2.x
import re
from collections import Counter

def count_words(doc, pattern=re.compile("\w+")):
    """Given a tuple (doc_id, text)
    return a tuple (doc_id, tokens_count

    >>> count_words((1, "Foo bar bar."))
    (1, Counter({'Foo': 1, 'bar': 2}))
    """
    (doc_id, text) = doc
    return (doc_id, Counter(pattern.findall(text))) 

def compute_tf(cnt):
    """Convert term counter to term frequency

    >>> compute_tf(Counter({'Foo': 1, 'bar': 2}))
    {'Foo': 0.3333333333333333, 'bar': 0.6666666666666666}
    """
    n = sum(cnt.values())
    return {k: v / n for (k, v) in cnt.items()}

最终结果：

tfs = (collect_of_docs
    .map(count_words)
    .mapValues(compute_tf))

tfs.sortByKey().first()

## (1,
##  {'Lorem': 0.125,
##   'adipiscing': 0.125,
##   'amet': 0.125,
##   'consectetur': 0.125,
##   'dolor': 0.125,
##   'elit': 0.125,
##   'ipsum': 0.125,
##   'sit': 0.125})

利用上面的文档频率可以计算如下：

from operator import add

dfs = (tfs
    .values()
    .flatMap(lambda kv: ((k, 1) for k in kv.keys()))
    .reduceByKey(add))

dfs.sortBy(lambda x: -x[1]).take(5)

## [('ipsum', 2),
##  ('dolor', 2),
##  ('consectetur', 1),
##  ('finibus', 1),
##  ('fringilla', 1)]

spark，关于 reduceByKey 的小问题

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