现有2-1.txt文件,文件目录为D:\2-1.txt,部分文件内容如图所示。要求读取2-1.txt创建Pair RDD,并对相同key值进行归约,value值进行相加,输出最终结果。

您可以使用以下代码来实现您的需求：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "PairRDD Example")

# 读取2-1.txt文件创建Pair RDD
lines = sc.textFile("D:\\2-1.txt")
pair_rdd = lines.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda x: (x[0], int(x[1])))

# 对相同key值进行归约，value值进行相加
result_rdd = pair_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出最终结果
result = result_rdd.collect()
for key, value in result:
    print(key, value)

请注意，您需要将文件路径`D:\\2-1.txt`更改为实际文件的路径。此代码将逐行读取文件并将每行拆分为键值对，然后使用`reduceByKey`函数对具有相同键的值进行归约和相加操作。最后，使用`collect`函数将结果收集到驱动程序并进行打印。

希望能对您有所帮助！

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现有2-1.txt文件，文件目录为D:\2-1.txt，部分文件内容如图所示。要求读取2-1.txt创建Pair RDD，并对相同key值进行归约，value值进行相加，输出最终结果。

您可以使用以下代码来读取2-1.txt文件创建Pair RDD，并对相同key值进行归约，value值进行相加，然后输出最终结果：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Pair RDD Example")

# 读取2-1.txt文件创建Pair RDD
rdd = sc.textFile("D:/2-1.txt") \
        .map(lambda line: line.split("\t")) \
        .map(lambda pair: (pair[0], int(pair[1])))

# 对相同key值进行归约，value值进行相加
result = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出最终结果
for (key, value) in result.collect():
    print(f"Key: {key}, Sum: {value}")

# 关闭SparkContext对象
sc.stop()

其中，`2-1.txt`文件的内容应该类似于以下示例：

key1    10
key2    20
key1    30
key3    40

运行以上代码后，将输出如下结果：

Key: key1, Sum: 40
Key: key2, Sum: 20
Key: key3, Sum: 40

这里假设`2-1.txt`文件中每一行的数据由制表符分隔，第一个字段为key，第二个字段为value。您可以根据实际情况修改代码以适应不同的分隔符和数据格式。

现有1-1.txt、1-2.txt和1-3.txt三个文件，文件内容是由空格分割的若干个数字组成，其中一个文件的部分内容如图所示。文件目录为D:\编程题1\1-1.txt、D:\编程题1\1-2.txt和D:\编程题1\1-3.txt。现要求统计出各个文件的平均数，输出统计结果。

您可以使用以下代码来读取三个文件（1-1.txt、1-2.txt和1-3.txt），计算各个文件的平均数，并输出统计结果：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "FileAverage")

# 读取三个文件并创建RDD
file_paths = ["D:\编程题1\1-1.txt", "D:\编程题1\1-2.txt", "D:\编程题1\1-3.txt"]
rdd = sc.textFile(','.join(file_paths))

# 计算各个文件的平均数
result_rdd = rdd.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                 .map(lambda num: (num, 1)) \
                 .reduceByKey(lambda x, y: x + y) \
                 .mapValues(lambda count: count / len(file_paths))

# 输出统计结果
result_rdd.collect()

请注意，您需要将文件路径`D:\编程题1\1-1.txt`、`D:\编程题1\1-2.txt`和`D:\编程题1\1-3.txt`修改为正确的文件路径，并确保Spark环境已正确设置。此代码将返回一个包含统计结果的RDD对象，您可以使用`.collect()`方法将其转换为列表并打印出来。