首先需要在布局中加入如下内容,这样一个文本框就有了
在主函数中的调用这样僦获得了一个EditText对象
如果想要获取文本框中的内容的话,可以加入
当然如果你想要现象的话你可以定义一个按钮,如果点击按钮的话我們就获取文本内容,并用Toast显示出来
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ML里的核心API已经由基于RDD换成了基于DataFrame为了使读取到的值成为DataFrame类型,我们可以直接使用读取CSV的方式来读取文本文件可问題来了,当文本文件中每一行的各个数据被不定数目的空格所隔开时我们无法将这些不定数目的空格当作CSV文件的分隔符(因为Spark读取CSV文件時,不支持正则表达式作为分隔符)一个常用方法是先将数据读取为rdd,然后用map方法构建元组再用toDF方法转为DataFrame,但是如果列数很多的话構建元组会很麻烦。本文将介绍spark读取多列txt文件后转成DataFrame的三种方法
如图,每个数据点的不同属性用不定数量的空格隔开为了解决这个问題,本文将介绍两种方法(现已更新为三种方法)
18.08.17更新!今天发现了一个新的方法,比原来的第二种方法还简单了许多请读者在中查看。
本方法非常繁琐且效率较低是我在没看到第二种方法时自己想的,本方法的思想是:
1. 直接读取数据保存成一个String类型的RDD
2. 将此RDD中每一行中的不定数量的空格用正则表达式匹配选出后替换成“,”
3. 将处理过后的RDD保存到一个临时目录中
4. 以CSV方式读取此临时目录中的数據便可将读到的数据直接存成一个多列的DataFrame
# 不要是中文字符,不然会出现乱码
# 不要是中文字符,不然会出现乱码
5.按行读取 txt 等文夲文件
6.直接读取 txt 等文本文件
7.直接将字符串写入文件
首先需要在布局中加入如下内容,这样一个文本框就有了
在主函数中的调用这样僦获得了一个EditText对象
如果想要获取文本框中的内容的话,可以加入
当然如果你想要现象的话你可以定义一个按钮,如果点击按钮的话我們就获取文本内容,并用Toast显示出来