sparkRDD line.split
时间: 2023-07-11 07:12:31 浏览: 48
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。
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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。
import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext class Sale { } object Sale { case class Sale(cardId:String,productId:Int,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(args(0)) // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity") nameMoneyDF.show(5) val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity") totalSales.show(5) // calculate total sales quantity and revenue } }帮我统计所有产品销售额,money为产品单价
如果你想要统计所有产品的销售额,可以使用以下代码:
```
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SQLContext
class Sale {}
object Sale {
case class Sale(cardId:String,productId:Int,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(args(0))
// parse data
val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble))
import sqlContext.implicits._
val df = salesRDD.toDF()
val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity")
nameMoneyDF.show(5)
// calculate total sales quantity and revenue
val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").agg(sum("money").as("totalRevenue"))
totalSales.show(5)
}
}
```
这段代码会根据产品ID对数据进行分组,并计算每个产品的销售额。其中`sum("money")`函数用于计算每个产品的销售额总和,`as`函数用于指定结果集中的列名为"totalRevenue"。
你可以在`totalSales.show(5)`操作之前添加以下代码,用于按照销售额降序排序并显示前5个产品的销售额:
```
val topProducts = totalSales.orderBy(desc("totalRevenue")).limit(5)
topProducts.show()
```
注意,这里的`desc`函数需要使用`org.apache.spark.sql.functions.desc`导入。