15、修改c.txt 文件内容是‘xiaoming,goodmoring
时间: 2024-03-24 20:39:06 浏览: 15
好的,您可以按以下步骤在命令行中修改文件c.txt的内容:
1. 进入编辑模式:
```
nano c.txt
```
这会打开一个文本编辑器,在其中将"goodmorning"改为"xiaoming,goodmorning",然后按下Ctrl+X,再按下Y,最后按下Enter来保存并退出编辑器。
2. 查看文件内容:
```
cat c.txt
```
这会在命令行中显示文件c.txt的新内容,即"xiaoming,goodmorning"。
这样,您就成功地修改了文件c.txt的内容。
相关问题
修改c.txt 文件内容是‘xiaoming,goodmoring ’
你可以使用以下命令来修改c.txt文件的内容:
```
echo "xiaoming, goodmorning" > c.txt
```
这将会将文本"xiaoming, goodmorning"覆盖c.txt文件中原有的内容。如果你想在文件中添加这段文本而不是覆盖原有的内容,可以使用以下命令:
```
echo "xiaoming, goodmorning" >> c.txt
```
注意,这里使用的是双大于号>>,表示将文本添加到文件的末尾。
在HDFS文件系统的目录下创建一个employee.txt,其内容如下: zhangsan 20 6200 lisi 25 6600 wangwu 26 6600 xiaoming 26 7000 tianqi 33 8800 jerry 35 8800 假设第一个字段表示姓名,第二个字段表示年龄,第三个字段表示薪水。 1, 通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中相同年龄的薪水总和。(15分) 2, 通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中薪水前三个人的信息。(10分)
1. 以下是通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中相同年龄的薪水总和的代码:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Employee")
# 读取employee.txt文件
employee_data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/employee.txt")
# 将每行数据拆分成姓名,年龄和薪水三个字段
split_data = employee_data.map(lambda line: line.split(" "))
# 将拆分出来的数据按照年龄进行分组
grouped_data = split_data.groupBy(lambda x: x[1])
# 计算每个年龄段薪水总和
result = grouped_data.map(lambda x: (x[0], sum(int(i[2]) for i in x[1])))
# 输出结果
result.foreach(print)
```
2. 以下是通过Spark的RDD编程,统计出employee.txt中薪水前三个人的信息的代码:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Employee")
# 读取employee.txt文件
employee_data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/employee.txt")
# 将每行数据拆分成姓名,年龄和薪水三个字段
split_data = employee_data.map(lambda line: line.split(" "))
# 按照薪水进行降序排序,并取前三个数据
result = split_data.takeOrdered(3, key=lambda x: -int(x[2]))
# 输出结果
for r in result:
print(r[0], r[1], r[2])
```