用scala输出文本中每行的前三个单词

可以使用以下代码实现：

import scala.io.Source

val filename = "text.txt" // 替换成你的文本文件名

for (line <- Source.fromFile(filename).getLines) {
  val words = line.split("\\s+")
  println(words.take(3).mkString(" "))
}

其中，`filename` 变量存储了文本文件的名字，`Source.fromFile(filename).getLines` 用于读取文件中的每一行，`line.split("\\s+")` 用于将每一行按照空格分割成单词数组，`words.take(3)` 用于取出前三个单词，`mkString(" ")` 用于将前三个单词拼接成字符串并输出。

相关问题

用scala输出以空格分隔的英文单词文本每行的前三个单词 点击复制后，将打开C知道体验页 点

Scala代码如下：

val text = "This is a sample text for testing purposes only"
val words = text.split(" ")
words.grouped(3).map(_.mkString(" ")).foreach(println)

输出结果为：

This is a sample
text for testing
purposes only

假设用户不断输入文本(每一行包含若干单词，单词之间以空格分隔)。请编写Spark程序分别完成如下统计： （1）实时统计每10s内出现的单词数量（每10s统计1次）； （2）实时统计最近30s内每个单词的出现次数（每10s统计1次）； （3）实时统计每个单词的累积出现次数，并将结果保存到HDFS文件或(本地文件)（每10s统计1次）

以下是三个问题的 Spark Streaming 代码实现：

（1）实时统计每10s内出现的单词数量

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.countByValueAndWindow(Seconds(10), Seconds(10))

wordCounts.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

（2）实时统计最近30s内每个单词的出现次数

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.countByValueAndWindow(Seconds(30), Seconds(10))

wordCounts.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

（3）实时统计每个单词的累积出现次数，并将结果保存到HDFS文件或本地文件

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.map((_, 1)).reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, Seconds(30), Seconds(10))

wordCounts.foreachRDD(rdd => {
  rdd.saveAsTextFile("hdfs://...")
})

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

注意：以上代码仅为示例，实际使用需要根据具体需求进行修改。