val trainDataRaw = sc.textFile(trainDataPath,6).map{x=> val fields = x.slice(1,x.size-1).split(“,”);(fields(0).toInt,fields(1).toInt)}这段代码什么意思
时间: 2024-04-05 14:31:52 浏览: 14
这段代码是用于读取训练数据的。具体来说,它做了以下几个步骤:
1. 使用 SparkContext 对象 sc 从指定路径 trainDataPath 中读取训练数据文件,并将该文件划分为 6 个分区。
2. 对于文件中的每一行,使用 map 函数将其转化为一个元组。具体来说,这个元组包含两个整数,分别是该行第一个逗号之前的部分(即用户ID),和第一个逗号之后到最后一个逗号之前的部分(即电影ID)。
3. 最终将所有的元组组成一个 RDD(弹性分布式数据集)。
相关问题
scala>val distFile = sc.textFile(/Users/ghghgh666/downloads/sparkdata/data/student.txt")
这是一行 Scala 代码,它使用 Spark 中的 `sc` 上下文对象将本地文件系统中的文本文件 `/Users/ghghgh666/downloads/sparkdata/data/student.txt` 读取为一个分布式数据集 `distFile`。其中,`textFile` 方法用于读取文本文件并将其转化为一个包含每行文本字符串的 RDD,RDD 中的每个元素都代表输入文件中的一行文本。在 Spark 集群中,文本文件会被自动拆分成多个分区,每个分区在集群中的不同节点进行处理,从而实现分布式计算。
解释以下代码import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ks { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt") val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCountRDD.foreach(println) sc.stop() } }
这段代码使用 Apache Spark 框架执行单词计数任务。下面是代码的解释:
1. 导入所需的 Spark 库。
```
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
```
2. 创建一个名为 "ks" 的对象。
```
object ks {
```
3. 定义一个名为 "main" 的方法,它接受一个字符串数组作为参数并返回一个 Unit 类型。
```
def main(args: Array[String]): Unit = {
```
4. 创建一个 SparkConf 对象并设置应用程序的名称和主机。
```
val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local")
```
5. 创建一个 SparkContext 对象。
```
val sc = new SparkContext(conf)
```
6. 使用 SparkContext 从文件中读取输入文本,并创建一个名为 "inputRDD" 的 RDD。
```
val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt")
```
7. 使用 flatMap() 方法将每行文本拆分成单词,并创建一个名为 "wordsRDD" 的 RDD。
```
val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" "))
```
8. 使用 map() 和 reduceByKey() 方法计算每个单词出现的次数,并创建一个名为 "wordCountRDD" 的 RDD。
```
val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
```
9. 使用 foreach() 方法打印每个单词和它的计数。
```
wordCountRDD.foreach(println)
```
10. 关闭 SparkContext 对象。
```
sc.stop()
```
整个代码的作用是读取指定路径下的文本文件,统计每个单词出现的次数并输出。
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