>>>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()//取元素总个数运行结果

这段代码的运行结果将返回去重后的元素总数。具体运行结果需要看您的数据文件中有多少不重复的元素。

需要注意的是，这段代码需要在 Spark 集群环境下运行，如果您没有启动 Spark 集群，可以按照以下步骤进行尝试：

1. 安装配置好 Spark，并设置好环境变量。
2. 启动 master 节点：执行 `sbin/start-master.sh`。
3. 启动 worker 节点：执行 `sbin/start-worker.sh <master-url>`，其中 `<master-url>` 是 master 节点的 URL。
4. 启动 pyspark shell：执行 `pyspark`。
5. 在 shell 中输入代码并执行。

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>>>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

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，文件路径为 `file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt`。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。

如果你想运行这段代码，需要先安装配置好 Spark 并启动 Spark 集群，然后使用 Spark 提供的 shell（例如 pyspark）来运行这段代码。

注意，代码中的注释（以 `//` 开始的部分）是 Python 的注释格式，这段代码应该是在 PySpark 环境下运行的。如果你使用的是 Scala 或者 Java 环境，需要将注释符号改为 Scala 或者 Java 的注释格式。

给出以下代码注释：rom pyspark import SparkContext sc = SparkContext ( local ',' remdup ') lines1= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A")lines2= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B") lines =lines1.union(lines2) distinct _ lines = lines . distinct ) res = distinct _ lines . sortBy ( lambda x : x ) res . repartition (1). saveAsTextFile ("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/result")

这段代码是使用PySpark对两个文件A和B去重后合并，并按字典序排序后输出到一个文件result中。

具体注释如下：

# 导入SparkContext类
from pyspark import SparkContext

# 创建一个本地模式的SparkContext对象，使用逗号分隔符和remdup作为应用程序名称
sc = SparkContext("local", "remdup")

# 读取文件A和B中的内容，使用textFile函数，文件路径为本地文件系统路径
lines1 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A")
lines2 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B")

# 将两个RDD合并成一个RDD，使用union函数
lines = lines1.union(lines2)

# 对合并后的RDD进行去重操作，使用distinct函数
distinct_lines = lines.distinct()

# 对去重后的RDD按字典序进行排序，使用sortBy函数
res = distinct_lines.sortBy(lambda x: x)

# 将排序后的结果输出到一个文件中，使用repartition函数将结果合并成一个分区并使用saveAsTextFile函数输出到本地文件系统中
res.repartition(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/result")