pyspark上，解释下面的代码，情尽可能详细。包括调用每个函数的输入参数以及返回对象。# 初始化HashingTF和IDF hashingTF = HashingTF() idf = IDF() # 读取数据集，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*') \ .map(lambda x: (x[0], ''.join(x[1].split()))) \ .map(lambda x: (x[0].split('/')[-2], x[1])) \ .map(lambda x: (x[0], [w for w in jieba.cut(x[1]) if w not in stopwords])) tf = hashingTF.transform(data.map(lambda x: x[1])) idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf).zip(data.map(lambda x: x[0])).map(lambda x: \ LabeledPoint(label_mapping.get(x[1], default_label), x[0]))

这段代码是使用 PySpark 实现 TF-IDF 特征提取，对文本进行分类。下面是对每行代码的详细解释：

1. `hashingTF = HashingTF()`：创建一个 HashingTF 对象，该对象将文本转换为 Term Frequency（TF）向量。

2. `idf = IDF()`：创建一个 IDF 对象，该对象用于计算逆文档频率（IDF）。

3. `data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: (x[0], ''.join(x[1].split())))`：读取数据集，使用 `wholeTextFiles` 方法读取指定目录下所有文件，返回 (filename, content) 的元组。将每个文件内容中的空白字符去除，并将结果作为元组中的第二个元素。

4. `.map(lambda x: (x[0].split('/')[-2], x[1]))`：将文件路径中的类别提取出来，作为元组的第一个元素。

5. `.map(lambda x: (x[0], [w for w in jieba.cut(x[1]) if w not in stopwords]))`：使用 jieba 分词对每个文件进行分词处理，并去除停用词。结果为 (类别，分词列表) 的元组。

6. `tf = hashingTF.transform(data.map(lambda x: x[1]))`：使用 HashingTF 将分词列表转换为 TF 向量。

7. `idfModel = idf.fit(tf)`：使用 IDF 对象拟合 TF 向量，计算出每个词的 IDF 值。

8. `tfidf = idfModel.transform(tf).zip(data.map(lambda x: x[0])).map(lambda x: LabeledPoint(label_mapping.get(x[1], default_label), x[0]))`：将 TF 向量和类别信息进行 zip 操作，将结果转换为 LabeledPoint 对象。其中，`label_mapping` 是一个字典，用于将类别名称映射为数字标签；`default_label` 是一个默认标签，用于处理没有匹配到的类别。

以上就是这段 PySpark 代码的详细解释。整个流程包括读取数据、分词、计算 TF-IDF 值等步骤。最后将结果转换为 LabeledPoint 对象，用于训练分类模型。