lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')).map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
时间: 2023-08-08 10:10:21 浏览: 99
这是一行使用 Spark RDD 进行单词计数的代码。具体来说,这行代码的作用如下:
1. 对 RDD 应用 `flatMap()` 函数,其中传入的 lambda 表达式 `lambda x: x.split(' ')` 表示将 RDD 中的每个元素(即每一行文本)按照空格进行拆分,返回一个新的 RDD,其中的每个元素都是一个单词。
2. 对新的 RDD 应用 `map()` 函数,其中传入的 lambda 表达式 `lambda x: (x, 1)` 表示将 RDD 中的每个单词转换为一个元组,其中第一个元素是单词本身,第二个元素是数字 1,表示这个单词出现的次数为 1。
3. 对新的 RDD 应用 `reduceByKey()` 函数,其中传入的 lambda 表达式 `lambda x, y: x + y` 表示将相同的单词按照 key 进行合并,将它们对应的 value 相加,最终返回一个新的 RDD,其中的每个元素都是一个元组,表示一个单词和它出现的次数。
需要注意的是,这行代码中的 `lines` 应该是一个 RDD,其中的每个元素都是一个字符串,代表原始文本中的一行。如果你想对自己的数据进行单词计数,可以将 `lines` 替换为一个正确的 RDD 变量。
相关问题
res=lines.map(lambda x:x.split(,).map(lambda x:x[0]))
这是一个Spark的代码片段,假设`lines`是一个RDD或DataFrame对象,它包含了一些逗号分隔的字符串。这段代码的作用是将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并取出每个字符串数组中的第一个元素,然后将这些第一个元素组成一个新的RDD或DataFrame对象`res`。
具体来说,`lines.map(lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0]))`中的`map`函数是一个转换操作,它会对`lines`中的每个元素应用指定的函数。在这个例子中,指定的函数是一个lambda表达式`lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0])`,它会将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并对数组中的每个元素应用另一个lambda表达式`lambda x:x[0]`,取出每个字符串的第一个字符。最后,`map`函数返回一个新的RDD或DataFrame对象`res`,其中包含了所有第一个字符组成的字符串数组。
rdd = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[1]).distinct()什么意思
这行代码是使用 PySpark 对 RDD 进行转换的操作。假设 RDD 的元素是字符串类型的行,每行由逗号分隔的若干个字段组成。代码的含义如下:
1. `lines` 是一个 RDD,每个元素是一行文本字符串。
2. `map(lambda x:x.split(","))` 对每行字符串执行 `split(",")` 操作,将其分割成一个字符串列表。
3. `map(lambda x:x[1])` 对每个字符串列表取出第二个元素。
4. `distinct()` 对所有元素去重,返回一个新的 RDD,其中只包含不同的第二个元素。
因此,最终的 RDD `rdd` 中包含了所有不同的第二个元素。简单来说,这行代码的作用是从原始数据中提取第二个字段的所有不同的值。