创建一个包含以空格分隔的英文单词的文本(每行应包含多个单词)，用scala完成如下功能: (1)统计文本中每个单词出现的次数。 (2)获取单词个数最多的行的单词个数。 (3)输出每行的前三个单词。

Question

创建一个包含以空格分隔的英文单词的文本(每行应包含多个单词)，用scala完成如下功能:
(1)统计文本中每个单词出现的次数。
(2)获取单词个数最多的行的单词个数。
(3)输出每行的前三个单词。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要解决这个问题，我们首先需要导入所需的库和数据结构。以下是一个使用Spark进行此类操作的Scala代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.collection.mutable.ListBuffer

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder.appName("Word Count").getOrCreate()

    // 假设我们有一个文件名为"input.txt"，其中包含每个单词及其在文本中的出现次数
    val text = spark.read.text("input.txt").header().toSeq.map(_.toLowerCase).collect().map(line => line.split(" "))

    // 统计每个单词的出现次数
    val wordCounts = text.flatMap(word => text.filter(line => word.toLowerCase().indexOf(word) >= 0)).map(word => (word, wordCounts(word)))

    // 获取单词个数最多的行
    val maxWordCountLine = wordCounts.maxBy(_._2)._1

    // 输出每行的前三个单词
    println(s"Original Text:")
    println(text)

    println(s"Words with maximum count in a single line:")
    println(maxWordCountLine.zip(wordCounts(maxWordCountLine)))

    // 删除所有行，只保留最前面三行
    val reducedText = text.take(3)

    println(reducedText)
  }
}

这个程序首先创建了一个SparkSession，然后从输入文件读取文本并对其进行处理。它首先将文本按照空格分割成单词列表，然后使用flatMap函数对每一行中的单词执行过滤操作（判断单词是否已存在于列表中），并使用map函数计算每个单词的出现次数。接着，它使用maxBy函数找出单词出现次数最高的行，并使用zip函数将行数与相应的频率存储为字典。

接下来，程序输出原始文本、列含有最大词频的行以及其中的前三行。最后，它使用take函数删除最后一行，仅保留最前面三行。

注意：为了简化示例，此代码假设input.txt文件位于同一目录下，并且具有以下内容：

Hello World!
This is a test.
Java is great.

在实际应用中，你需要根据你的具体需求和数据源（例如数据库、文件系统等）来调整代码逻辑。此外，由于文本可能存在重叠或忽略情况，上述代码可能会导致一些额外的处理，例如在统计单词出现次数时，对于有重复单词的情况需要进行特殊处理。例如，你可以使用Spark SQL的窗口函数groupBy和sumBy来进行精确查找和计数。

此外，这段代码没有处理处理过大单词或者无法正常运行的情况，比如在一个非常大的文本文件中，这可能需要使用并行计算或内存映射等方式优化处理速度。在实际应用中，如果你遇到这个问题，可能需要针对特定场景进行进一步的分析和设计。