// 9 将数据用逗号分割 mkString，RDD 重新分区为 1 个分区，保存到 HDFS 的 /foodsparktask1

好的，您的第一个问题是让我将数据用逗号分割mkString，RDD重新分区为1个分区，保存到HDFS的/foodsparktask1目录中。我可以为您提供如下的代码实现：

val data = sc.parallelize(Seq("apple", "banana", "orange", "pear"))
val newData = data.map(x => x + ",")
val result = newData.collect().mkString("")
val rdd = sc.parallelize(Seq(result))
val repartitionedRDD = rdd.repartition(1)
repartitionedRDD.saveAsTextFile("/foodsparktask1")

这段代码首先创建一个包含数据的RDD，然后使用map操作将每个元素添加逗号。接下来，我们使用collect和mkString方法将RDD转换为一个字符串，并将其重新分区为一个分区。最后，我们将结果保存到HDFS的/foodsparktask1目录中。

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据具体的需求进行修改。希望能对您有所帮助！

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将数据用逗号分割 mkString，RDD 重新分区为 1 个分区，保存到 HDFS 的 /foodsparktask1

好的，您的问题是如何将数据用逗号分割 mkString，RDD 重新分区为 1 个分区，保存到 HDFS 的 /foodsparktask1。

您可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用RDD的map函数将每个元素转换为字符串，并用逗号将它们连接起来，形成一个大字符串。

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val commaSeparated = rdd.map(_.toString).mkString(",")

2. 使用coalesce函数将RDD的分区数设置为1。

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 2)  // 2个分区
val coalescedRDD = rdd.coalesce(1)  // 1个分区

3. 使用saveAsTextFile函数将RDD保存到HDFS的指定目录。

coalescedRDD.saveAsTextFile("hdfs:///foodsparktask1")

请注意，您需要将HDFS的地址替换为正确的地址，同时确保您的Spark应用程序可以访问HDFS。

请使用自定义分区器，将 sc.parallelize(1 to 100, 5)重新分为三组，能够被 2、3整除的各分为一组，不能整除的一组，并将结果保存在 HDFS 中，保存路径为/FinalExam/parti_RDD

好的，我会使用自定义分区器将给定的 RDD 重新分为三组，并将结果保存在 HDFS 中。以下是代码实现：

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}

class CustomPartitioner extends Partitioner {
  def numPartitions: Int = 3

  def getPartition(key: Any): Int = {
    val k = key.asInstanceOf[Int]
    if (k % 2 == 0) 0
    else if (k % 3 == 0) 1
    else 2
  }
}

object CustomPartitionerExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("CustomPartitionerExample")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val rdd = sc.parallelize(1 to 100, 5)
    val partitionedRDD = rdd.partitionBy(new CustomPartitioner)

    partitionedRDD.saveAsTextFile("/FinalExam/parti_RDD")

    sc.stop()
  }
}

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `CustomPartitioner` 的自定义分区器，它将 RDD 分为三个分区。其中，能够被 2 整除的元素被分到第一个分区，能够被 3 整除的元素被分到第二个分区，而不能整除的元素被分到第三个分区。

接下来，我们使用 `partitionBy` 方法将 RDD 重新分区，并将结果保存在 HDFS 的指定路径下。最后，我们关闭 SparkContext。

注意：在运行代码之前，请确保 HDFS 上指定的保存路径不存在，否则会报错。