如何在pyspark中筛选出RDD的确切单词？

在pyspark中筛选出RDD的确切单词可以通过以下步骤实现：

首先，将文本数据加载到RDD中。可以使用textFile()方法从文件中读取数据，或者使用parallelize()方法从内存中创建RDD。
对RDD应用一系列转换操作，将文本数据转换为单词。可以使用flatMap()方法将每一行拆分为单词，并返回一个包含所有单词的新RDD。
使用filter()方法筛选出确切的单词。可以使用正则表达式或其他条件来匹配所需的单词。
最后，可以使用collect()方法将筛选后的RDD转换为Python列表，以便进一步处理或输出结果。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "WordFilter")

# 加载文本数据到RDD
text_rdd = sc.textFile("path/to/textfile.txt")

# 将每一行拆分为单词，并返回新的RDD
words_rdd = text_rdd.flatMap(lambda line: line.split(" "))

# 筛选出确切的单词
filtered_rdd = words_rdd.filter(lambda word: word.isalpha())

# 将筛选后的RDD转换为Python列表
result = filtered_rdd.collect()

# 输出结果
for word in result:
    print(word)

在上述示例中，textFile()方法用于加载文本数据，flatMap()方法用于拆分每一行为单词，filter()方法用于筛选出确切的单词。最后，使用collect()方法将筛选后的RDD转换为Python列表，并通过循环输出结果。

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