spark 将每行单词拆成单个字母

可以通过下面的代码将每行单词拆成单个字母：

val text = sc.textFile("path/to/textfile")
val letters = text.flatMap(line => line.split("").filter(_ != ""))

其中，`sc` 是 SparkContext 对象，`textFile` 方法用于读取文本文件，`flatMap` 方法将每行文本拆分成单个字母并返回一个新的 RDD，`split` 方法用于将每行文本拆分成单词，`filter` 方法用于过滤掉空字符串。

相关问题

spark输出每行的前三个单词

可以使用Spark的map和split函数来实现这个功能。具体代码如下：

val lines = sc.textFile("input.txt")
val words = lines.map(line => line.split(" ").take(3).mkString(" "))
words.saveAsTextFile("output.txt")

这段代码会读取名为input.txt的文件，将每行按空格分割，取前三个单词，然后将结果保存到名为output.txt的文件中。

spark中让每个单词出现一次

在 Spark 中，可以使用以下步骤让每个单词出现一次：

1. 读取文本文件并创建一个 RDD。
2. 使用 `flatMap()` 操作将每行文本拆分为单词。
3. 使用 `map()` 操作将每个单词映射为一个键值对，其中键是单词，值为 1。
4. 使用 `reduceByKey()` 操作将每个单词的值相加，以计算每个单词的总出现次数。
5. 使用 `map()` 操作将每个单词的出现次数映射为一个键值对，其中键是单词，值为 1。
6. 使用 `reduceByKey()` 操作将每个单词的值相加，以计算每个单词的出现次数为 1 的总数。
7. 使用 `filter()` 操作选择出现次数为 1 的单词。
8. 使用 `map()` 操作将每个单词映射为一个字符串。
9. 使用 `collect()` 操作将 RDD 中的单词收集到一个数组中。

以下是一个示例代码：

text_file = sc.textFile("hdfs://...")
words = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" "))
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
word_count_ones = word_counts.map(lambda x: (x[0], 1))
single_occurrence_words = word_count_ones.reduceByKey(lambda a, b: a + b).filter(lambda x: x[1] == 1)
single_occurrence_word_list = single_occurrence_words.map(lambda x: x[0]).collect()