val rdd1 = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\movies.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), x(2)))

这段代码是Scala语言中的一段Spark代码，它的功能是读取指定路径下的`movies.dat`文件，并将其转换为一个RDD对象，其中每行数据按照`::`进行分隔，提取第1个和第3个字段，并以`(第1个字段, 第3个字段)`的形式作为RDD的每个元素。具体解释如下：

1. `val rdd1 = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\movies.dat")`：使用`SparkContext`对象`sc`的`textFile()`方法读取指定路径下的`movies.dat`文件，并返回一个`RDD[String]`对象，其中每个元素表示文件中的一行数据。

2. `.map(_.split("::"))`：对RDD中的每个元素应用一个函数，将其按照`::`进行分隔，返回一个`Array[String]`对象。

3. `.map(x => (x(0), x(2)))`：对RDD中的每个元素应用一个函数，提取数组中的第1个和第3个元素，并返回一个二元组`(第1个元素, 第3个元素)`。

4. 最终得到一个`RDD[(String, String)]`对象，其中每个元素表示`movies.dat`文件中的一行数据，第1个元素表示电影的ID，第2个元素表示电影的类型。

需要注意的是，这段代码中使用了函数式编程的风格，使用了Spark中常用的一些转换操作，例如`map()`、`split()`等。同时，还涉及到文件的读取和解析操作，因此需要确保文件路径正确，并且文件内容符合预期格式。

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 userrdd = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\users.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), (x(1), x(2), x(3)))) //用户ID 用户性别 用户年龄 用户职业 val rdd5 = rdd4.join(userrdd) // rdd5.collect().foreach(println) val data: RDD[sex] = rdd5.map(x => sex(x._1, x._2._1._1, x._2._1._2, x._2._2._3, x._2._2._2, x._2._2._1)) import spark.implicits._ val df = data.toDF() //创建dataFrame df.createOrReplaceTempView("sex2") //临时表 val resultDF: DataFrame = spark.sql("select userid,movieid,labe,rating,zhiye,sex from sex2 lateral view explode(split(schema,'\\\\|')) tmp as labe") resultDF.coalesce(1).write.csv("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\输出") resultDF.show()

这段代码主要是将用户信息、电影信息和评分信息进行整合，并输出到CSV文件中。具体来说，代码第一行通过 `sc.textFile()` 方法将指定路径下的users.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0个元素是用户ID，第1个元素是用户性别，第2个元素是用户年龄，第3个元素是用户职业。然后通过 `map()` 方法将每个元素转换成 Tuple 的形式，即 (userId, (userGender, userAge, userOccupation))。

代码第二行是将电影评分数据和用户信息进行组合，通过 `join()` 方法将rdd4和userrdd进行join操作，得到rdd5。其中，rdd4是已经处理好的电影评分数据和电影类型数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (movieId, rating))，userrdd是已经处理好的用户数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (userGender, userAge, userOccupation))。

代码第三行是将rdd5中的元素进行转换，将元素的各个部分提取出来，构成一个新的样例类sex的对象，其中sex样例类的各个属性分别对应用户ID、电影ID、评分、职业、性别和年龄。返回一个新的RDD data，其中每个元素都是一个sex对象。

代码第四行将RDD转换成DataFrame类型，然后为DataFrame创建一个名为sex2的临时表。

代码第五行是通过Spark SQL查询的方式，将sex2表展开，得到一个新的DataFrame resultDF，其中每个元素都是一个Tuple，形如 (userId, movieId, label, rating, occupation, gender)。其中，label是指电影类型，通过explode和split函数将sex2表中的schema列展开为多行，每行对应一个电影类型。结果将DataFrame输出到CSV文件中。

代码最后一行是将DataFrame以表格形式展示出来。