val rdd4 = rdd3.map(x => (x._2._2, (x._1, x._2._1)))

这是一个基于RDD操作的代码行，主要是将rdd3中的元素进行转换，将元素的第二个元素作为新的Key，将元素的第一个元素和原来的第二个元素的第一个元素作为Value，构成一个新的Tuple。具体来说，rdd3中的每个元素都是一个Tuple，形如 (movieId, (rating, timestamp))，其中movieId是电影ID，rating是用户对该电影的评分，timestamp是用户评分的时间戳。通过map操作，将每个元素的第二个元素 (rating, timestamp) 作为新的Key，将每个元素的第一个元素 movieId 和原来的第二个元素的第一个元素 rating 组成一个Tuple，作为新的Value，构成一个新的Tuple，即 (rating, (movieId, timestamp))。返回一个新的RDD rdd4，其中每个元素都是一个Tuple，形如 (rating, (movieId, timestamp))。

相关问题

val rdd2 = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\Ratings.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(1), x(0))) //电影id，用户id val rdd3 = rdd1.join(rdd2) //笛卡尔积，电影id，电影类型，用户id val rdd4 = rdd3.map(x => (x._2._2, (x._1, x._2._1)))

这段代码主要是对电影评分数据进行处理，实现了电影评分数据的转换和组合。具体来说，代码第一行通过 `sc.textFile()` 方法将指定路径下的Ratings.dat文件以文本形式读入，然后通过 `map()` 方法对每一行进行切割，得到一个数组，其中数组的第1个元素是电影ID，第0个元素是用户ID。然后通过 `map()` 方法将每个元素转换成 Tuple 的形式，即 (movieId, userId)。

代码第二行是将电影数据和电影评分数据进行组合，通过 `join()` 方法将rdd1和rdd2进行笛卡尔积，得到rdd3。其中，rdd1是已经处理好的电影数据，每个元素是一个Tuple，形如 (movieId, movieType)，rdd2是已经处理好的电影评分数据，每个元素是一个Tuple，形如 (movieId, userId)。

代码第三行是将rdd3中的元素进行转换，将元素的第二个元素作为新的Key，将元素的第一个元素和原来的第二个元素的第一个元素作为Value，构成一个新的Tuple。具体来说，rdd3中的每个元素都是一个Tuple，形如 (movieId, (movieType, userId))，其中movieId是电影ID，movieType是电影类型，userId是用户ID。通过 `map()` 操作，将每个元素的第二个元素 (movieType, userId) 作为新的Key，将每个元素的第一个元素 movieId 和原来的第二个元素的第一个元素 movieType 组成一个Tuple，作为新的Value，构成一个新的Tuple，即 (userId, (movieId, movieType))。返回一个新的RDD rdd4，其中每个元素都是一个Tuple，形如 (userId, (movieId, movieType))。

val formattedRdd = filter_rdd.map(array => array.mkString(","))什么意思

这段代码的含义是将一个包含数组的RDD进行处理，将每个数组中的元素用逗号拼接起来，得到一个新的RDD。

具体来说，filter_rdd是一个包含数组的RDD，每个数组可能表示一个记录，其中的元素表示记录的不同字段。例如，filter_rdd中的一个数组可能是Array("123", "456", "789")，表示一个包含3个字段的记录。

formattedRdd = filter_rdd.map(array => array.mkString(","))的作用是对filter_rdd中每个数组进行处理。使用map操作将每个数组转换为一个字符串，其中每个元素用逗号分隔。具体来说，array.mkString(",")表示将数组中的元素用逗号拼接成一个字符串，例如上述的数组会被转换为"123,456,789"。

最终得到的formattedRdd就是处理后的新RDD，其中每个元素表示一个字符串，表示一个记录经过处理后得到的字段序列。