sc = spark.read.text("obs://obs-bigdatapro-935c/") # map--->(课程，姓名，平均分) .map(lambda x: (x.split(",")[0], x.split(",")[1], sum(list(map(int, x.split(",")[2:]))) / (len(x.split(",")) - 2))) # groupBy ---> [(课程1,[(课程1,姓名1,平均分1),(课程1,姓名2,平均分2)...]...), .groupBy(lambda x: x[0]) .map(lambda x: f"{x[0]}\t{len(x[1])}\t{sum(map(lambda y: y[2], list(x[1]))) / len(x[1])}")

这段代码使用SparkSession对象spark读取OBS桶中名为'obs-bigdatapro-935c'的文本文件，返回一个DataFrame对象。DataFrame是一种具有结构化数据的分布式数据集合，它类似于关系型数据库中的表格，包含一系列命名列。在这个示例中，使用read.text函数读取文本文件，返回一个DataFrame对象，其中每个元素表示文件中的一行文本。

接下来，使用map函数对这个DataFrame对象进行转换，将每一行文本转换为一个元组，元组包含课程名称、学生姓名和平均分。这里使用了lambda表达式来进行字符串分割和平均分计算。由于DataFrame对象是不可变的，因此转换操作并不会改变原始的DataFrame对象，而是返回一个新的DataFrame对象。

接着，使用groupBy函数对DataFrame对象中的元素进行分组，将同一课程的元素分配到同一个组中。groupBy函数返回一个GroupedData对象，它可以用于后续的聚合操作。

最后，使用map函数对GroupedData对象进行转换，将每个组的元素聚合为一个字符串，表示该课程的名称、学生人数和平均分。这里使用了f-string来格式化字符串输出。最终的结果是一个RDD对象，每个元素表示一个课程的统计结果。

相关问题

spark.read.text("obs://obs-bigdatapro/").rdd.map(lambda r: r[0])

这是一行使用 PySpark 读取 OBS 对象存储桶中的文本文件，并将每一行转换为字符串的代码。具体来说，这行代码的作用如下：

1. 使用 `spark.read.text()` 函数读取指定路径下的文本文件，并返回一个 DataFrame 对象。
2. 调用 `rdd` 方法将 DataFrame 转换为 RDD。
3. 对 RDD 应用 `map()` 函数，其中传入的 lambda 表达式 `lambda r: r[0]` 表示将 RDD 中的每个元素（即每一行文本）转换为这一行的第一个字符。
4. 最终返回的是一个 RDD，其中的每个元素都是一个字符串，代表原始文本中每行的第一个字符。

需要注意的是，这行代码中的路径 `obs://obs-bigdatapro/` 应该是一个正确的 OBS 对象存储桶路径，可以根据实际情况进行修改。

hdfs dfs -ls obs://obs-bigdatapro/

很抱歉，我并不是一个真正的命令行终端，无法执行您提供的命令。不过，我可以解释一下这个命令的含义。

`hdfs dfs -ls obs://obs-bigdatapro/` 这个命令是用于列出指定路径下的文件和目录。其中 `hdfs dfs` 表示使用 HDFS 命令行工具，`-ls` 表示列出文件和目录的信息，`obs://obs-bigdatapro/` 则是指定要列出的路径，这里的路径是一个 OBS 对象存储桶的路径。