lines = sc.textFile("D:\\PycharmProjects\\data\\*.txt")代码分析

这段代码使用了Spark的API，作用是读取指定目录下所有以.txt结尾的文件，并将它们的内容转化为一个RDD（Resilient Distributed Dataset）对象。具体解释如下：

1. `sc`是SparkContext对象，负责连接Spark集群并与之通信。在这段代码中，我们使用了它的`textFile()`方法。

2. `textFile()`方法的参数是一个字符串，表示要读取的文件路径。在这里，我们传入的是一个包含通配符`*`的字符串，表示要读取指定目录下所有以`.txt`结尾的文件。

3. `textFile()`方法返回一个RDD对象，每个元素都是一个文本文件中的一行。这个RDD对象可以被后续的Spark操作使用。

需要注意的是，这段代码中的路径字符串是Windows系统上的路径，如果要在Linux或MacOS系统上运行，需要将路径字符串改为对应的格式。

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给出以下代码注释：from pyspark import SparkContext sc = SparkContext (' local ',' avgscore ') lines1= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Algorithm.txt")lines2= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Database.txt")lines3= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Python.txt") lines =lines1.union(lines2). union (lines3) data = lines . map ( lambda x : x . split ("")). map ( lambda x :( x [0],( int ( x [1]),1))) res = data . reduceByKey ( lambda x , y :( x [ O ]+ y [ O ], x [1]+ y [1])) result = res . map ( lambda x :( x [ O ], round ( x [1][ O ]/ x [1][1],2))) result . repartition (1). saveAsTextFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/result")

这段代码使用 PySpark 来计算三个文件中的每个单词的平均分数，并将结果保存到一个文本文件中。具体注释如下：

1. 导入 PySpark 中的 SparkContext 模块
2. 创建一个名为 "avgscore" 的 SparkContext，使用本地模式运行
3. 读取三个文本文件 Algorithm.txt、Database.txt 和 Python.txt 的内容，并将它们合并为一个 RDD（弹性分布式数据集）
4. 对合并后的 RDD 进行两次映射，第一次将每个单词分割成一个列表，第二次将每个单词转换为一个键值对，其中键为单词本身，值为一个元组，元组的第一个值为该单词的分数，第二个值为 1
5. 按照单词作为键进行 reduceByKey 操作，将相同单词的分数相加并统计它们的个数
6. 将每个单词的总分数除以它们的个数，得到每个单词的平均分数
7. 对结果进行 repartition 操作，将结果保存到一个文本文件中。

>>>lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt") >>>res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[0]) //获取每行数据的第1列 >>>distinct_res = res.distinct() //去重操作 >>>distinct_res.count()//取元素总个数

你的问题是关于 Spark 编程的，你想知道上述代码的作用是什么，对吗？

这段代码是使用 Spark 对一个本地文件进行操作，首先使用 `textFile` 方法将文件读入一个 RDD 中，然后使用 `map` 方法对 RDD 中的每一行进行处理，将其按照逗号进行分割，并且只保留分割后的第一列数据。接着使用 `distinct` 方法对这些数据进行去重，在最后使用 `count` 方法统计去重后的元素总数。