input_rdd.filter

`filter` 是Scala和Spark中的一个操作，用于从RDD（弹性分布式数据集）中选择满足特定条件的元素。如果你想要演示如何使用 `filter`，首先我们需要准备一个文本文件和创建一个Spark Context。

**1. 准备输入数据**
假设我们有一个名为 `input_rdd` 的文本文件，其中包含一些单词。你可以使用 `textFile` 方法读取它：

val inputRdd = sc.textFile("input/words.txt")

**2. 定义过滤条件**
`filter` 函数接受一个谓词（predicate），该谓词是一个返回布尔值的函数，如果元素满足这个条件，那么该元素会被保留。

例如，如果我们想过滤出只包含大写字母的单词，我们可以这样定义条件：

def isUpperCase(word: String): Boolean = word.forall(_.isUpper)

**3. 使用 filter 操作**
现在我们可以调用 `filter` 并传入我们的谓词：

val filteredRdd = inputRdd.flatMap(_.split(" "))
                       .filter(isUpperCase)

这将会返回一个新的RDD，其中只包含原始文本中全部由大写字母组成的单词。

**4. 查看结果**
最后，可以打印出过滤后的结果：

filteredRdd.collect().foreach(println)

注意，由于这里我们没有给出具体的错误信息，`filter` 本身不会导致语法错误，但它可能会影响后续操作的结果，比如这里的 `reduceByKey`，因为 `reduceByKey` 要求键（这里是单词）是一致的，所以可能会对大小写敏感。