res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:(x[1],(int(x[2]),1)))

这行代码使用了Spark的RDD（弹性分布式数据集）的map函数，对lines RDD中的每个元素执行两个操作：

1. `lambda x:x.split(",")`：将每个元素按逗号分割成一个列表。

2. `lambda x:(x[1],(int(x[2]),1))`：将列表中的第2个元素作为key，将列表中的第3个元素转换成整数并作为value的第1个元素，将1作为value的第2个元素，最终将它们组成一个元组。

因此，这行代码的作用是将lines RDD中的每个元素按逗号分割成一个列表，并将列表中的第2个元素作为key，将列表中的第3个元素转换成整数并作为value的第1个元素，将1作为value的第2个元素，最终将它们组成一个(key, value)的元组，返回一个新的RDD res。

相关问题

res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:(x[1],(int(x[2]),1)))这个会执行什么

这行代码使用了 Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理。它的作用是将每一行数据按照逗号进行分割，并将分割后的结果构造成一个元组，其中第一个元素是分割后的第二个字段（x[1]），第二个元素是一个元组，包含分割后的第三个字段（x[2]）和一个数值 1。这个过程是通过两个 `map` 操作实现的，第一个 `map` 将每一行数据转换成一个列表，第二个 `map` 将列表转换成元组。最终的结果是一个由元组构成的 RDD。

res=lines.map(lambda x:x.split(,).map(lambda x:x[0]))

这是一个Spark的代码片段，假设`lines`是一个RDD或DataFrame对象，它包含了一些逗号分隔的字符串。这段代码的作用是将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组，并取出每个字符串数组中的第一个元素，然后将这些第一个元素组成一个新的RDD或DataFrame对象`res`。

具体来说，`lines.map(lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0]))`中的`map`函数是一个转换操作，它会对`lines`中的每个元素应用指定的函数。在这个例子中，指定的函数是一个lambda表达式`lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0])`，它会将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组，并对数组中的每个元素应用另一个lambda表达式`lambda x:x[0]`，取出每个字符串的第一个字符。最后，`map`函数返回一个新的RDD或DataFrame对象`res`，其中包含了所有第一个字符组成的字符串数组。