解释这段代码：scala> val lines = sc.textFile("/usr/local/spark/mycode/exercise/bloginfo.txt") scala> val totalFansNum = lines.map(line => line.split("\t")(1)).map(id => (id, 1)).reduceByKey(_ + _) scala> totalFansNum.collect()

这段代码是使用Scala编写的Spark程序，用于统计一个博客的所有粉丝数量。

首先，使用`sc.textFile()`方法读取一个文本文件`/usr/local/spark/mycode/exercise/bloginfo.txt`中的内容，并将每一行作为RDD中的一个元素，存储到`lines`变量中。

接着，使用`map()`方法对每个元素进行处理，将每行按照制表符`\t`进行切分，取出第二个元素（即博客的粉丝数量），并将其转换为一个`(id, 1)`的元组。

然后，使用`reduceByKey()`方法对相同`id`的元素进行聚合，将对应的值相加，得到每个`id`的粉丝数量总和。

最后，使用`collect()`方法将统计结果返回到Driver端，并以数组的形式打印出来。

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scala>val distFile = sc.textFile(/Users/ghghgh666/downloads/sparkdata/data/student.txt")

这是一行 Scala 代码，它使用 Spark 中的 `sc` 上下文对象将本地文件系统中的文本文件 `/Users/ghghgh666/downloads/sparkdata/data/student.txt` 读取为一个分布式数据集 `distFile`。其中，`textFile` 方法用于读取文本文件并将其转化为一个包含每行文本字符串的 RDD，RDD 中的每个元素都代表输入文件中的一行文本。在 Spark 集群中，文本文件会被自动拆分成多个分区，每个分区在集群中的不同节点进行处理，从而实现分布式计算。

>>>lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt") >>>res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[0]) //获取每行数据的第1列 >>>distinct_res = res.distinct() //去重操作 >>>distinct_res.count()//取元素总个数

这段代码是使用 Spark 对一个本地文件进行操作，首先使用 `textFile` 方法将文件读入一个 RDD 中，文件路径为 `file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt`。然后使用 `map` 方法对 RDD 中的每一行进行处理，将其按照逗号进行分割，并且只保留分割后的第一列数据。接着使用 `distinct` 方法对这些数据进行去重，在最后使用 `count` 方法统计去重后的元素总数。

如果你想运行这段代码，需要先安装配置好 Spark 并启动 Spark 集群，然后使用 Spark 提供的 shell（例如 pyspark）来运行这段代码。

注意，代码中的注释（以 `//` 开始的部分）是 Python 的注释格式，这段代码应该是在 PySpark 环境下运行的。如果你使用的是 Scala 或者 Java 环境，需要将注释符号改为 Scala 或者 Java 的注释格式。