linux中已知附件d.txt中的内容为： zhangsan 20 lisi 23 wangwu 29 附件e.txt中的内容为： zhangsan man lisi woman wangwu man 请使用awk命令将两个文件合并为如下： zhangsan 20 man lisi 23 woman wangwu 29 man

可以使用以下的awk命令将两个文件合并： ``` awk 'NR==FNR{a[$1]=$2;next}{print $1,a[$1],$2}' d.txt e.txt ``` 输出结果如下： ``` zhangsan 20 man lisi 23 woman wangwu 29 man ``` 解释一下命令： - NR表示当前处理的行号，FNR表示当前文件的行号。 - NR==FNR表示只在处理第一个文件d.txt时执行的操作，将第一个文件的第一列作为数组a的下标，第二列作为数组a的值。 - {next}表示在处理第一个文件d.txt时跳过后续的命令。 - {print $1,a[$1],$2}表示在处理第二个文件e.txt时执行的操作，输出第一列、数组a中对应的值、第二列。

4. 已知附件d.txt中的内容为： zhangsan 20 lisi 23 wangwu 29 附件e.txt中的内容为： zhangsan man lisi woman wangwu man 请使用awk命令将两个文件合并为如下： zhangsan 20 man lisi 23 woman wangwu 29 man

可以使用awk命令和数组来实现： ``` awk 'BEGIN{FS=" "} NR==FNR{age[$1]=$2;next} {print $1, age[$1], $2}' d.txt e.txt ``` 解释一下上面的命令： - `BEGIN{FS=" "}`：设置输入字段分隔符为空格。 - `NR==FNR{age[$1]=$2;next}`：处理第一个文件d.txt，将每个人的年龄存储在一个名为age的数组中，以姓名为索引。 - `{print $1, age[$1], $2}`：处理第二个文件e.txt，输出姓名、年龄和性别。其中`$1`为姓名，`age[$1]`为对应的年龄，`$2`为性别。

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： ```python 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： ```python 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]) ```

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4. 已知附件d.txt中的内容为： zhangsan 20 lisi 23 wangwu 29 附件e.txt中的内容为： zhangsan man lisi woman wangwu man 请使用awk命令将两个文件合并为如下： zhangsan 20 man lisi 23 woman wangwu 29 man

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