linux中 已知附件d.txt中的内容为: zhangsan 20 lisi 23 wangwu 29 附件e.txt中的内容为: zhangsan man lisi woman wangwu man 请使用awk命令将两个文件合并为如下: zhangsan 20 man lisi 23 woman wangwu 29 man
时间: 2023-10-25 16:06:33 浏览: 39
可以使用以下的awk命令将两个文件合并:
```
awk 'NR==FNR{a[$1]=$2;next}{print $1,a[$1],$2}' d.txt e.txt
```
输出结果如下:
```
zhangsan 20 man
lisi 23 woman
wangwu 29 man
```
解释一下命令:
- NR表示当前处理的行号,FNR表示当前文件的行号。
- NR==FNR表示只在处理第一个文件d.txt时执行的操作,将第一个文件的第一列作为数组a的下标,第二列作为数组a的值。
- {next}表示在处理第一个文件d.txt时跳过后续的命令。
- {print $1,a[$1],$2}表示在处理第二个文件e.txt时执行的操作,输出第一列、数组a中对应的值、第二列。
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4. 已知附件d.txt中的内容为: zhangsan 20 lisi 23 wangwu 29 附件e.txt中的内容为: zhangsan man lisi woman wangwu man 请使用awk命令将两个文件合并为如下: zhangsan 20 man lisi 23 woman wangwu 29 man
可以使用awk命令和数组来实现:
```
awk 'BEGIN{FS=" "} NR==FNR{age[$1]=$2;next} {print $1, age[$1], $2}' d.txt e.txt
```
解释一下上面的命令:
- `BEGIN{FS=" "}`:设置输入字段分隔符为空格。
- `NR==FNR{age[$1]=$2;next}`:处理第一个文件d.txt,将每个人的年龄存储在一个名为age的数组中,以姓名为索引。
- `{print $1, age[$1], $2}`:处理第二个文件e.txt,输出姓名、年龄和性别。其中`$1`为姓名,`age[$1]`为对应的年龄,`$2`为性别。
在HDFS文件系统的目录下创建一个employee.txt,其内容如下: zhangsan 20 6200 lisi 25 6600 wangwu 26 6600 xiaoming 26 7000 tianqi 33 8800 jerry 35 8800 假设第一个字段表示姓名,第二个字段表示年龄,第三个字段表示薪水。 1, 通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中相同年龄的薪水总和。(15分) 2, 通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中薪水前三个人的信息。(10分)
1. 以下是通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中相同年龄的薪水总和的代码:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Employee")
# 读取employee.txt文件
employee_data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/employee.txt")
# 将每行数据拆分成姓名,年龄和薪水三个字段
split_data = employee_data.map(lambda line: line.split(" "))
# 将拆分出来的数据按照年龄进行分组
grouped_data = split_data.groupBy(lambda x: x[1])
# 计算每个年龄段薪水总和
result = grouped_data.map(lambda x: (x[0], sum(int(i[2]) for i in x[1])))
# 输出结果
result.foreach(print)
```
2. 以下是通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中薪水前三个人的信息的代码:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Employee")
# 读取employee.txt文件
employee_data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/employee.txt")
# 将每行数据拆分成姓名,年龄和薪水三个字段
split_data = employee_data.map(lambda line: line.split(" "))
# 按照薪水进行降序排序,并取前三个数据
result = split_data.takeOrdered(3, key=lambda x: -int(x[2]))
# 输出结果
for r in result:
print(r[0], r[1], r[2])
```