打开右侧代码文件窗口,在 Begin 至 End 区域补充代码,完成任务。 开始任务前,请先打开右侧命令行窗口,执行如下命令创建数据环境: bash /data/workspace/myshixun/env.sh 1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2.txt 文件中。 HDFS 通信端口:9000
时间: 2023-12-31 22:06:52 浏览: 370
很抱歉,我无法进行代码编写和命令执行的操作。但是,我可以提供相应的指导和帮助。
1. 读取本地文件并统计行数,将结果保存到本地文件
```
// 读取本地文件
val fileRDD = sc.textFile("file:/data/bigfiles/test.txt")
// 统计行数
val count = fileRDD.count()
// 将结果保存到本地文件
val filePath = "file:/root/result.txt"
val resultRDD = sc.parallelize(Seq(count.toString))
resultRDD.saveAsTextFile(filePath)
```
2. 读取HDFS文件并统计行数,将结果保存到本地文件
```
// 读取HDFS文件
val fileRDD = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
// 统计行数
val count = fileRDD.count()
// 将结果保存到本地文件
val filePath = "file:/root/result2.txt"
val resultRDD = sc.parallelize(Seq(count.toString))
resultRDD.saveAsTextFile(filePath)
```
需要注意的是,这些代码需要在Spark Shell中逐行执行,而不是作为一个完整的脚本执行。
相关问题
打开右侧代码文件窗口,在 Begin 至 End 区域补充代码,完成任务。 读取文件 /data/bigfiles/employee.txt 中的内容,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按 id:1,name:Ella,age:36 的格式打印出 DataFrame 的所有数据。
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()
# 读取文件
rdd = spark.sparkContext.textFile("/data/bigfiles/employee.txt")
# 将每一行用逗号分割,转换为 tuple
rdd = rdd.map(lambda line: tuple(line.split(',')))
# 将 RDD 转换为 DataFrame
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=["id", "name", "age"])
# 按要求筛选出 DataFrame 的数据
df = df.filter((df.id == 1) & (df.name == "Ella") & (df.age == 36))
# 打印出 DataFrame 的数据
df.show()
```
注意:在执行这段代码之前,需要先将 `/data/bigfiles/employee.txt` 这个文件上传到你的 Spark 集群中,以便 Spark 可以读取到该文件。
请仔细阅读右侧代码,结合相关知识,在Begin-End区域内进行代码补充,完成编写排序的小程序。
```
program Sort;
var
arr: array [1..10] of integer;
i, j, temp: integer;
begin
Randomize; // 生成随机数组
for i := 1 to 10 do
begin
arr[i] := Random(100); // 随机数范围 0-99
Write(arr[i], ' ');
end;
Writeln;
// 在此处编写代码,完成排序
for i := 1 to 10 do
Write(arr[i], ' ');
end.
```
在 Begin-End 区域内,可以使用冒泡排序或快速排序算法进行排序。
使用冒泡排序的代码:
```
for i := 1 to 9 do
for j := 1 to 10 - i do
if arr[j] > arr[j + 1] then
begin
temp := arr[j];
arr[j] := arr[j + 1];
arr[j + 1] := temp;
end;
```
使用快速排序的代码:
```
procedure QuickSort(var arr: array of integer; left, right: integer);
var
i, j, temp, pivot: integer;
begin
i := left;
j := right;
pivot := arr[(left + right) div 2];
while i <= j do
begin
while arr[i] < pivot do
Inc(i);
while arr[j] > pivot do
Dec(j);
if i <= j then
begin
temp := arr[i];
arr[i] := arr[j];
arr[j] := temp;
Inc(i);
Dec(j);
end;
end;
if left < j then
QuickSort(arr, left, j);
if i < right then
QuickSort(arr, i, right);
end;
begin
QuickSort(arr, 1, 10);
end.
```
两种排序算法的具体实现不赘述,感兴趣的同学可以自行搜索学习。