在 pyspark 中操作 .txt 文件数据并更改数据类型

【问题标题】：manipulating .txt file data in pyspark and changing the datatype在 pyspark 中操作 .txt 文件数据并更改数据类型
【发布时间】：2017-12-02 10:04:57
【问题描述】：

我是 IT 领域的新手。我正在尝试使用 python 在 spark shell (pyspark) 上执行简单的功能。该文件采用.txt 格式，其中只有数字。我用这条线上传了它

numbers_rdd = sc.textFile("/users/hadoop/numbers.txt")

我尝试使用

求平均值

numbers_rdd.mean()

我相信这是因为我需要将文本文件中的数据从字符串转换为数字，但我不确定。请告知如何进行。

numbers_rdd.take(5) output

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您正在从文本文件中加载数字，其中每一行数字都在不同的 rdd 元素中，所以：

拆分每一行，转换为 int 并将结果列表展平，这样您就可以将每个数字作为一个单独的元素：

numbers_rdd.flatMap(lambda x: [int(y) for y in x.split()]).mean()

【讨论】：

它有效！我打算试试这个 numbers_rdd.map(lambda x: x.split('\t')).\ map(lambda y: (int(y[0]), float(y[2]), int(y [1]))) 但是由于我的 virtualbox 存在一些问题，我似乎无法进入 int(y[9])。会这样吗？
如果您知道拆分后元素的确切数量，您可以单独转换它们，是的。但是你必须对结果进行平面映射，否则文件中的每一行都会有一个数字元组，而不是单独的数字。