inputPath) #每一行数据按照空格拆分 得到一个个单词 words = lines.flatMap(lambda line:line.split(" "),True) #将每个单词 组装成一个tuple 计数1 pairWords = words

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Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples

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，建议采用全大写形式，单词间用下划线连接的命名方式，如DISCOVERY，CHANGE_STATUS。 点击“添加下发命令字段”，在弹出窗口中配置下发命令字段的各项参数，点击“确定”。“下发命令字段名称”首位必须为字母，建议采用第一个单词首字母小写，其余单词的首字母大写的命名方式

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密码至少包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符四类中的三类。其中支持的特殊字符有“~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:,<.>/?”。 不能与管理员账户名或倒序的管理员账户名相同。 建议定期修改密码。 企业项目 集群所属的企业项目。 单击项目名称可以跳转到项目管理页面查看企业项目的基本信息。 公网访问

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密码至少包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符四类中的三类。其中支持的特殊字符有“~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:,<.>/?”。 不能与管理员账户名或倒序的管理员账户名相同。 建议定期修改密码。 企业项目 集群所属的企业项目。 单击项目名称可以跳转到项目管理页面查看企业项目的基本信息。 公网访问

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-------------------- 'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('english', 'The

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场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing GuoYijun CaiXuyu Liyuan FangBo

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列举桶 功能说明 获取桶列表，查询到的桶列表将以桶名字典序排列。 命令结构 Windows操作系统 obsutil ls [-s] [-fs] [-sc] [-du] [-fs] [-j=1] [-limit=1] [-format=default] [-config=xxx] [-e=xxx]

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排列方向“列” 水平排列方式属性，决定了容器主轴方向排列方式。当容器排列方向为“行”时，水平排列方式属性作用于水平方向。当容器排列方向为“列”时，水平排列方式属性作用于垂直方向。排列方向为行时起点为左，水平对齐方式选择“中间对齐”和“终点对齐”时，如图8、图9所示。 图8 水平对齐方式选择“中间对齐”

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“命令名称”：建议采用全大写形式，单词间用下划线连接的命名方式，如DISCOVERY，CHANGE_STATUS。 “下发参数”：单击“新增输入参数”，在弹出窗口中配置下发命令字段的各项参数，然后“确定”。 参数 说明 参数名称 建议采用第一个单词首字母小写，其余单词的首字母大写的命名方式，比如valueChange

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，如图11。 图11 排列方向“列” 水平排列方式属性，决定了容器主轴方向排列方式。当容器排列方向为“行”时，水平排列方式属性作用于水平方向。当容器排列方向为“列”时，水平排列方式属性作用于垂直方向。排列方向为行时起点为左，水平对齐方式选择“中间对齐”和“终点对齐”时，如图12、图13所示。

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KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出，完成单词统计功能。 High Level KafkaStreams API代码样例 下面代码片段在com.huawei

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授权码列举对象 功能说明 使用授权码查询桶内对象，返回对象列表将按照对象名以字典序排列。 命令结构 Windows操作系统 直接输入授权码 obsutil share-ls authorization_code [-ac=xxx] [-prefix=xxx] [-s] [-d] [-marker=xxx]

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storm.example.common包的“SplitSentenceBolt”类的“execute”方法中，作用在于拆分每条语句为单个单词并发送。 /** * {@inheritDoc} */ @Override public void execute(Tuple

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体步骤如下： 步骤一：开通服务，用户在 内容审核 控制台，申请开通 内容审核-文本 服务。 步骤二：配置自定义词库，用户可配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库。 步骤三：配置环境，把准备的配置文件导入到开发环境中。 步骤四：Token认证鉴权，用户调用API接口时，需要使用Token进行鉴权。

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tokenwords (t text); insert into tokenwords values ('单词一'), ('单词二'), ('单词三'), ('单词四'), ('单词五'); call gs_ts_dict_add_definition('test_dict'

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Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT * FROM ts_stat('SELECT

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT * FROM ts_stat('SELECT

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nentry integer：词素出现的频率。 如果设置了权重条件，只有标记了对应权重的词素才会统计频率。例如，在一个文档集中检索使用频率最高的十个单词： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SELECT * FROM ts_stat('SELECT

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gJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 sparknormal-examples/SparkStructuredStreamingPythonExample

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