package com.tipdm.scalaDemo import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[2]").appName("wordcount").getOrCreate() val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val file1 = sc.textFile("/opt/data/file1.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file2 = sc.textFile("/opt/data/file2.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file3 = sc.textFile("/opt/data/file3.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val two = file1.join(file2) val three = file3.join(two) var idx = 0 import org.apache.spark.HashPartitioner val res = three.filter(_.trim().length > 0).map(num => (num.trim.toInt, "")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => { idx += 1 (idx, t._1) }).collect.foreach(x => println(x._1 + "%t" + x._2)) } }报错原因
时间: 2023-06-15 16:06:22 浏览: 62
根据你提供的代码,错误可能是由于文件路径不正确、文件格式不正确、文件中的数据类型不正确等原因引起的。你可以检查以下几个方面:
1. 确保文件路径正确,可以使用绝对路径或者相对路径,例如`"/opt/data/file1.txt"`或者`"./data/file1.txt"`。
2. 确保文件格式正确,例如你使用了`x.split("%t")`分割文件内容,应该确保文件中每行的分割符确实是`%t`。
3. 确保文件中的数据类型正确,例如你使用了`x(0).toInt`将文件中的第一个字符串转换成整数,确保文件中的第一个字符串确实是整数类型。
如果以上问题都排除了,你还可以提供更详细的错误信息,这样我可以更好地帮助你解决问题。
相关问题
爬取网站http://tipdm.com/的首页展示的产品信息内容,并将数据存储至本地csv文件中
好的,我可以为您提供一个Python程序来实现这个任务。首先,我们需要安装requests、beautifulsoup4和pandas这三个库,您可以通过以下命令来安装它们:
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
```
然后,您可以使用以下程序来爬取网站http://tipdm.com/的首页展示的产品信息内容,并将数据存储至本地csv文件中:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 发送请求获取网页内容
url = 'http://tipdm.com/'
response = requests.get(url)
html = response.content
# 解析网页内容,获取产品信息
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
products = soup.select('div[class="product-list"] > div[class="product"]')
# 将产品信息存储至本地csv文件中
data = []
for product in products:
name = product.select_one('div[class="name"]').text.strip()
price = product.select_one('div[class="price"]').text.strip()
data.append([name, price])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Price'])
df.to_csv('products.csv', index=False)
```
这个程序会将产品名称和价格存储到名为"products.csv"的本地csv文件中。您可以按照自己的需求修改程序中的代码。
爬取网站http://tipdm.com/的首页展示的产品信息内容,并将数据存储至本地csv文件中。
好的,我们可以使用 Python 中的 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库来实现该功能。先使用 `requests` 库发送 GET 请求,然后使用 `BeautifulSoup` 库解析 HTML 页面,提取出我们需要的数据,最后将数据存储为 CSV 文件。
请先在命令行中输入以下命令安装 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库:
```
pip install requests beautifulsoup4
```
安装完成后,可以使用以下 Python 代码实现你的需求:
```python
import csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://tipdm.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
product_list = []
# 找到所有产品信息所在的 div 标签
div_list = soup.find_all('div', class_='product-item')
# 遍历每个产品信息 div 标签
for div in div_list:
# 提取产品名称和价格
name = div.find('div', class_='product-title').text.strip()
price = div.find('div', class_='product-price').text.strip()
# 将提取的信息添加到 product_list 列表中
product_list.append([name, price])
# 将产品信息保存到 CSV 文件中
with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['名称', '价格'])
writer.writerows(product_list)
```
在这个代码中,我们先使用 `requests` 库中的 `get()` 方法发送一个 GET 请求,获取 http://tipdm.com/ 的首页页面信息。
然后,我们使用 `BeautifulSoup` 库解析 HTML 页面,并找到所有产品信息所在的 `div` 标签。遍历每个产品信息 `div` 标签,提取产品名称和价格,并将提取的信息添加到 `product_list` 列表中。
最后,我们使用 `csv` 库将产品信息保存到 CSV 文件中。在 `with open()` 语句中指定了文件名为 `products.csv`,打开文件的模式为写入模式,编码格式为 `utf-8-sig`(用于解决中文乱码问题)。使用 `csv.writer()` 方法创建一个 `writer` 对象,并使用 `writerow()` 和 `writerows()` 方法将产品信息写入 CSV 文件中。
注意,本示例代码中的 URL 是一个有效的链接,但并不保证在未来一直有效。如果需要爬取其他网站或页面,请将 `url` 变量替换为相应的链接。
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