spark split 空格切割失败

如果在使用Spark的split函数时，遇到了空格切割失败的情况，可以尝试使用正则表达式进行切割。例如，可以使用 "\\s+" 来表示一个或多个空格进行切割。示例代码如下：

val rdd = spark.sparkContext.textFile("file.txt")
val result = rdd.map(line => line.split("\\s+"))

其中，"file.txt" 是待处理的文件路径。在上述代码中，使用了 map 函数将每一行按照空格进行切割，并将结果保存在 result 变量中。注意，在使用正则表达式时需要进行转义。

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sparkstreaming 的Direct连接如何进行字符串分割

对于Spark Streaming的Direct连接，我们通常使用DStream中的foreachRDD和foreachPartition方法来对接收到的数据进行进一步处理。在进行字符串分割时，可以使用Java或Scala中的String类的split方法，该方法可以接收一个分隔符参数并返回一个字符串数组，将字符串以分隔符进行切割。具体代码示例可以参考以下Scala代码：

val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
      streamingContext, kafkaParams, topicsSet)
      
val words = lines.flatMap(_._2.split(" "))

在上述代码中，我们使用了flatmap方法将每一条流数据按空格进行分割，并统计出所有分割后得到的单词。