15、修改c.txt 文件内容是‘xiaoming，goodmoring

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

通过 for 循环创建201条数据，数据格式如下： xiaomingl xiaoming1@china.com pwdl xiaoming2 xiaoming2@china.com pwd2 xiaoming3 xiaoming3@china.com pwd3 提示用户输入页码，当用户输入指定页码时，显示该页面内的数据（每页显示10条数据）

以下是一个Python代码示例，用于创建数据并按页码显示数据：

# 创建数据
data = []
for i in range(1, 202):
    name = "xiaoming" + str(i)
    email = name + "@china.com"
    pwd = "pwd" + str(i)
    data.append((name, email, pwd))

# 获取用户输入的页码
page_num = int(input("请输入页码："))

# 计算起始索引和结束索引
start_index = (page_num - 1) * 10
end_index = start_index + 10

# 显示指定页面的数据
for i in range(start_index, end_index):
    if i >= len(data):
        break
    item = data[i]
    print(item)

在上面的示例中，我们首先使用for循环创建了201条数据。每个数据包含三个属性：姓名、电子邮件和密码。然后，我们提示用户输入要显示的页码，并计算起始索引和结束索引。最后，我们使用for循环按页码显示数据。每页显示10条数据，如果该页不存在任何数据，则停止显示。

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：

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：

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])