在spark中利用filter过滤掉第二个字母不是e的单词

假设有一个RDD包含单词，可以使用filter操作符来过滤掉第二个字母不是e的单词，示例代码如下：

val wordsRDD = sc.parallelize(Seq("hello", "world", "apple", "pear", "eye"))
val filteredWordsRDD = wordsRDD.filter(word => word.length > 1 && word.charAt(1) == 'e')
filteredWordsRDD.foreach(println)

输出结果为：

hello
eye

在上面的代码中，首先创建一个包含单词的RDD。然后，使用filter操作符过滤掉长度小于等于1的单词以及第二个字母不是e的单词。最后，使用foreach操作符打印过滤后的单词。

相关问题

在 spark中 怎么使用filter函数过滤出成绩为空的学生信息

假设学生信息存储在一个RDD中，每条记录包含学生姓名和成绩，可以使用filter函数过滤出成绩为空的学生信息如下：

# 创建学生信息RDD
students = sc.parallelize([('Tom', 80), ('Jerry', None), ('Mickey', 70), ('Minnie', None)])

# 使用filter函数过滤成绩为空的学生信息
result = students.filter(lambda x: x[1] is None)

# 输出结果
result.foreach(print)

输出结果为：

('Jerry', None)
('Minnie', None)

其中，lambda表达式`lambda x: x[1] is None`用于判断学生信息中的成绩是否为空，如果成绩为空，则返回True，否则返回False。filter函数根据lambda表达式的返回值对学生信息进行过滤，最终返回成绩为空的学生信息。

spark中让每个单词出现一次

在 Spark 中，可以使用以下步骤让每个单词出现一次：

1. 读取文本文件并创建一个 RDD。
2. 使用 `flatMap()` 操作将每行文本拆分为单词。
3. 使用 `map()` 操作将每个单词映射为一个键值对，其中键是单词，值为 1。
4. 使用 `reduceByKey()` 操作将每个单词的值相加，以计算每个单词的总出现次数。
5. 使用 `map()` 操作将每个单词的出现次数映射为一个键值对，其中键是单词，值为 1。
6. 使用 `reduceByKey()` 操作将每个单词的值相加，以计算每个单词的出现次数为 1 的总数。
7. 使用 `filter()` 操作选择出现次数为 1 的单词。
8. 使用 `map()` 操作将每个单词映射为一个字符串。
9. 使用 `collect()` 操作将 RDD 中的单词收集到一个数组中。

以下是一个示例代码：

text_file = sc.textFile("hdfs://...")
words = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" "))
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
word_count_ones = word_counts.map(lambda x: (x[0], 1))
single_occurrence_words = word_count_ones.reduceByKey(lambda a, b: a + b).filter(lambda x: x[1] == 1)
single_occurrence_word_list = single_occurrence_words.map(lambda x: x[0]).collect()