sparkRDD line.split

这不是一个完整的问题，但我猜测你的意思是关于Spark RDD中的line.split()方法的用法。

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个可以被分割成分布式计算的数据单元。当我们读取文本文件时，可以使用SparkContext的textFile()方法创建一个RDD对象。接着，我们可以使用map()方法对RDD进行转换操作，通过对每个元素应用一个函数来生成一个新的RDD。

在处理文本文件时，我们通常需要将每一行切分成单词。这时就可以使用line.split()方法，其中line是文本文件中的一行数据。该方法将行字符串分割成一个由单词组成的列表，并返回该列表。我们可以在map()方法中使用这个方法来对每一行进行切分，如下所示：

val lines = sc.textFile("path/to/file")
val words = lines.map(line => line.split(" "))

这将把文本文件中的每一行切分成单词列表，并将其存储在一个新的RDD对象中。请注意，split()方法的参数是一个字符串，表示分隔符。在这个例子中，我们使用空格作为分隔符。

相关问题

rdd.map(line => line.split('\t')(1)).distinct.collect 怎么修改

这段代码是在Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）上操作，它首先对每一行数据`line`应用map函数，将每一行分割成键值对，然后选择第2个元素（因为索引是从0开始的，所以split('\t')(1)表示第2个字段），接着去除重复项并收集结果到本地。

如果你想修改这个操作，可以考虑以下几个方面：

1. **改变选择字段**: 如果需要其他字段，只需要更改`split('\t')(1)`部分的数字即可。例如，如果你想要第3个字段，就写`split('\t')(2)`。

2. **过滤条件** : 如果你想添加筛选条件，可以在map后的表达式里加入`filter`函数，如`if (line.split('\t')(1).matches("regex"))`。

3. **转换操作**: 如果你想做更复杂的计算，可以使用`flatMap`, `reduceByKey`等替代`distinct`。例如，如果想按第二个字段统计每个值的数量，可以改为`countByValue()`。

4. **保存结果**: 如果你不想把所有结果收集到本地，而是存入数据库或写入文件，可以改用`saveAsTextFile`或`foreachPartition`等Spark特有的方法。

修改后的代码示例：

// 示例：选择第3个字段，并只保留大于10的值
val modifiedRdd = rdd.map(line => (line.split("\t")(2), line))
      .filter(_._1 > 10)
      .mapValues(_)
      .countByValue()

package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()报错：java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1

根据你提供的代码和错误信息，可以看出问题出在以下这个行代码：

val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble))

这个错误是由于你的 `line.split(" ")` 返回的数组长度不够，导致在构造 `Sale` 对象时访问了一个不存在的数组下标。你需要检查你的数据文件，确保数据格式正确，每行数据都包含了五个字段。你可以在代码中添加一些容错机制来处理这种情况，例如使用 `getOrElse` 方法来访问数组元素，或者使用 `try-catch` 来捕获异常。