20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y
时间: 2023-10-26 11:02:56 浏览: 124
从给出的信息中,我们可以得到以下结论:
1. 2017年1月1日发生了事件x,2017年1月3日发生了事件x。
2. 2017年1月1日和2017年1月2日都发生了事件y,2017年1月4日和2017年1月5日也发生了事件y。
3. 2017年1月4日发生了事件z。
基于这些信息,我们可以得出以下时间线:
- 2017年1月1日:发生了事件x,同时也发生了事件y。
- 2017年1月2日:继续发生了事件y。
- 2017年1月3日:再次发生了事件x。
- 2017年1月4日:发生了事件y和事件z。
- 2017年1月5日:继续发生了事件y。
综上所述,根据给出的信息,发生的事件顺序为x,y,x,y,z,y。
相关问题
对于两个输入文件A和B,编写Spark独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例,供参考。 输入文件A的样例如下: 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z 输入文件B的样例如下: 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下: 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z
好的,这个问题可以用Spark的MapReduce框架来实现。具体流程如下:
1. 读取输入文件A和B,将每行数据作为一个元素存储在一个RDD中。
2. 将RDD中的每个元素按照键值对的形式进行转换,键为文件中的数据,值为1。
3. 对两个RDD执行union操作,将它们合并成一个RDD。
4. 对合并后的RDD执行reduceByKey操作,将所有具有相同键的元素的值相加。
5. 对reduceByKey操作的结果进行map操作,将键值对中的值去掉。
6. 对map操作的结果按照键进行排序。
7. 将结果保存到输出文件C中。
代码示例:
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("merge_files")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取输入文件A和B
fileA = sc.textFile("input/A.txt")
fileB = sc.textFile("input/B.txt")
# 将每行数据作为一个元素存储在一个RDD中
rddA = fileA.flatMap(lambda line: line.split("\n"))
rddB = fileB.flatMap(lambda line: line.split("\n"))
# 将RDD中的每个元素按照键值对的形式进行转换,键为文件中的数据,值为1
rddA_kv = rddA.map(lambda x: (x.split("\t")[1], x.split("\t")[0]))
rddB_kv = rddB.map(lambda x: (x.split("\t")[1], x.split("\t")[0]))
# 对两个RDD执行union操作,将它们合并成一个RDD
rddUnion = rddA_kv.union(rddB_kv)
# 对合并后的RDD执行reduceByKey操作,将所有具有相同键的元素的值相加
rddReduce = rddUnion.reduceByKey(lambda x, y: x + "\t" + y)
# 对reduceByKey操作的结果进行map操作,将键值对中的值去掉
rddMap = rddReduce.map(lambda x: x[1])
# 对map操作的结果按照键进行排序
rddSort = rddMap.sortByKey()
# 将结果保存到输出文件C中
rddSort.saveAsTextFile("output/C.txt")
```
这段代码假设输入文件A和B的格式为每行两列,第一列为日期,第二列为数据。输出文件C的格式也是每行两列,第一列为数据,第二列为日期。
文件A.txt内容为:20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z ;文件B.txt内容为:20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 。用python对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件 C.txt。
可以使用Python中的字典来实现。将文件A和文件B中的数据逐行读入,以日期作为字典的键,将字典中的值设为一个集合,将每个文件中的值加入到相应的集合中。最后将字典中的键值对输出到新文件C中。
以下是具体实现的代码:
```python
# 读取文件A和文件B
with open('A.txt', 'r') as f1, open('B.txt', 'r') as f2:
lines1 = f1.readlines()
lines2 = f2.readlines()
# 将数据存入字典中
data = {}
for line in lines1 + lines2:
items = line.strip().split()
date, value = items[0], items[1]
if date in data:
data[date].add(value)
else:
data[date] = {value}
# 将结果输出到新文件C
with open('C.txt', 'w') as f3:
for date, values in data.items():
line = '{} {}\n'.format(date, ' '.join(values))
f3.write(line)
```
这样就可以得到一个新文件C,其中包含了文件A和文件B中的所有数据,并剔除了重复的内容。