虚拟机spark怎么里面使用map方法分割数据，并且选择客户编号和订单价格组成键值对数据 文本内容如下 Customer ID,Price,Invoice 17850,2.55,536365 17850,3.39,536365 17850,2.75,536365

在Apache Spark中，Map操作通常用于将原始数据转换成键值对的形式，以便进一步处理分析。当你想要提取`Customer ID`作为键，`Order Price`作为值时，可以按照以下步骤使用Spark的`map()`函数：

1. 首先，你需要将给定的数据加载到Spark DataFrame或RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）。在这个例子中，假设你的数据是一个CSV文件，你可以使用`spark.read.textFile()`读取它。

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("process_data").getOrCreate()

# 加载CSV数据
lines_df = spark.read.option("sep", ",").csv("path_to_your_file.csv")

2. 使用`map()`函数，我们可以遍历每一行并创建一个新的键值对。这里，`explode()`函数可以将`Invoice`列按逗号拆分成多行，然后我们可以直接选取`Customer ID`和`Price`列作为键值对的键和值。

data_pairs = lines_df.selectExpr("split(Invoice, ',') as invoice_items") \
                        .select("explode(invoice_items) as item") \
                        .withColumnRenamed("item", "value") \
                        .select("Customer ID as key", "cast(value as float) as value") \
                        .map(lambda row: (row['key'], row['value']))

3. 这里的`map()`实际上是生成了一个迭代器，返回的是一个PairRDD（如果是在旧版本的Spark中），但在新版本的Spark中，这通常是DataFrame的结构化模式。