目前有如下数据集(上传到HDFS的 /data/data.txt): 张三-北京 李四-上海 王五-北京 赵六-广州 田七-深圳 周八-武汉 李九-杭州 最终结果转换为: [(张三,北京),(李四,上海),(王五,北京),(赵六,广州),(田七,深圳),(周八,武汉),(李九,杭州)]

您可以使用以下代码将数据集转换为目标格式：

import re

# 从HDFS读取数据集
with open('/data/data.txt', 'r') as f:
    data = f.read()

# 提取姓名和城市信息并转换为目标格式
pattern = r'(\w+)-(\w+)'
result = re.findall(pattern, data)
final_result = [(name, city) for name, city in result]

print(final_result)

这段代码会从HDFS中读取数据集文件`/data/data.txt`，然后使用正则表达式提取姓名和城市信息。最后，将提取的结果转换为目标格式，即将姓名和城市组成元组，并存储在`final_result`列表中。最后，打印输出`final_result`即可得到最终结果。

相关问题

使用spark实现 根据以下要求, 完成相关数据处理？ 目前有如下数据集(上传到HDFS的 /data/data.txt): 张三-北京 李四-上海 王五-北京 赵六-广州 田七-深圳 周八-武汉 李九-杭州

使用Spark来处理数据集可以实现并行处理和分布式计算。下面是使用Spark的Python API（PySpark）来完成数据处理的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()

# 读取数据集文件
data = spark.read.text("/data/data.txt")

# 对每行数据进行处理，分割人名和城市信息
processed_data = data.rdd.flatMap(lambda line: line.value.split())

# 将处理后的数据转换为元组形式
result = processed_data.map(lambda item: tuple(item.split('-')))

# 将结果转换为列表并打印
print(result.collect())

# 停止SparkSession
spark.stop()

运行以上代码，你将得到如下所示的最终结果：

[('张三', '北京'), ('李四', '上海'), ('王五', '北京'), ('赵六', '广州'), ('田七', '深圳'), ('周八', '武汉'), ('李九', '杭州')]

这样，使用Spark处理数据集，你可以利用其分布式计算能力来处理大规模数据集。

请使用HDFS命令实现如下操作： 1）在HDFS的根目录创建一个data文件夹 2）把本地/root目录下的hero.txt文件上传到HDFS的data目录 3）更改HDFS中/data/hero.txt文件的权限为644

以下是对应的HDFS命令：

1. 在HDFS根目录创建data文件夹

hdfs dfs -mkdir /data

2. 把本地/root目录下的hero.txt文件上传到HDFS的data目录

hdfs dfs -put /root/hero.txt /data

3. 更改HDFS中/data/hero.txt文件的权限为644

hdfs dfs -chmod 644 /data/hero.txt