rdd = rdd.filter(lambda line: "需要去除的字符串" not in line)

This code filters out all the lines from an RDD (Resilient Distributed Dataset) where the string "需要去除的字符串" is present. The lambda function checks if the string is not present in the line and returns True or False accordingly. The filter function then keeps only those lines where the lambda function returns True.

相关问题

rdd去除包含某个字符串的行

可以使用`filter()`函数和`lambda`表达式来实现，如下所示：

rdd = rdd.filter(lambda line: "字符串" not in line)

这将返回一个新的RDD，其中不包含包含指定字符串的行。如果您想要忽略大小写，可以使用`lower()`或`upper()`函数来将所有字符转换为小写或大写，如下所示：

rdd = rdd.filter(lambda line: "字符串".lower() not in line.lower())

使用Spark RDD相应算子，完成以下操作，假设SparkContext对象sc已创建，所有包已导入。 （1）读取文件test.txt，文件存放在d盘；文件中的数据每行按照空格进行切分，最终结果保存在名为data的RDD中。 （2）一共有多少个小于20岁的人参加考试？

首先，让我们通过`SparkContext`的`textFile`函数读取位于D盘`test.txt`文件的内容，并使用`flatMap`算子对每一行进行分割：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建Spark配置并初始化SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("ReadingTest")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取并分割文件内容
data_rdd = sc.textFile(r"D:\test.txt").flatMap(lambda line: line.split(' '))

对于第二个问题，如果我们有一个包含年龄信息的数据集，比如每个元素是一个字符串格式如"Personname Age"，我们可以先将年龄转换成整数类型，然后使用`filter`和`count`算子找出小于20岁的人数：

# 假设数据格式是这样的："John 18", "Alice 25", ...
age_data = data_rdd.map(lambda x: int(x.split()[1]))  # 提取年龄

# 筛选小于20岁的数据，并计算人数
num_young_people = age_data.filter(lambda age: age < 20).count()
num_young_people

最后，记得在程序结束后调用`sc.stop()`来关闭SparkContext。