val array=Array(“Hadoop is good”,”Spark is fast”,”Spark is better”) val lines=sc.papallelize(array) val words=lines.flatMap(line=>line.split(“ ”)) 上述语句执行以后，words 中的元素

这段代码有一个语法错误，应该是：

val array = Array("Hadoop is good", "Spark is fast", "Spark is better")
val lines = sc.parallelize(array)
val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))

这段代码的作用是将一个包含 3 个字符串的数组转化为一个 RDD，然后对 RDD 中的每个字符串进行分词（以空格为分隔符），返回一个包含所有单词的 RDD。具体来说，`flatMap()` 方法会对 RDD 中的每个元素执行指定的函数，并将结果压扁成一个新的 RDD。在这个例子中，对于每个字符串，我们将其按空格分割成一个单词数组，然后将这个数组作为结果返回，最终得到一个包含所有单词的 RDD。因此，`words` 中的元素应该是：

Hadoop
is
good
Spark
is
fast
Spark
is
better

注意，这里的输出结果中并没有标点符号，因为我们使用的分割符只是空格，不包括标点符号。如果需要去掉标点符号，可以使用正则表达式或其他方法进行处理。

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在桌面上创建这个data.txt文件，读取为RDD数据，data.txt的文件内容是hadoop is good, my name is chenhongcheng, scala ok ,spark is fast, spark is better，只统计每一行中包含3个单词的，一行中存在单词数不为3的不统计，给出scala代码

好的，以下是符合您要求的Scala代码：

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val lines = sc.textFile("data.txt")
    val filteredLines = lines.filter(line => line.split(" ").length == 3)
    val wordCounts = filteredLines.flatMap(line => line.split(" "))
                                  .map(word => (word, 1))
                                  .reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.foreach(println)
  }
}

这段代码首先读取了文件 `data.txt` 中的数据，然后使用 `filter` 过滤了那些单词数不为3的行，接着使用 `flatMap` 和 `map` 操作将每个单词映射为 `(单词, 1)` 的键值对，并使用 `reduceByKey` 将相同单词的计数进行累加，最后输出结果。