self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)

        self.df_judgedoc_info_sample = self.df_judgedoc_info_sample.rdd \
                .filter(lambda line: len((line["value"] or "").split('\t')) == 6)\
            .map(lambda line: Row(**dict(zip(raw_judgedoc_info_field, line["value"
 
].split('\t')))))\
                .toDF()
（a） 注意此處len的寫法，為了避免有的時候變數為空，需增加一個 or '' ，構成邏輯變數，為空會自動取 '' ,len('')為0，這樣就不會報錯；
In[38]: len('哈哈' or '')
Out[38]: 6
In[39]: len( None or '')
Out[39]: 0
In[40]: len( None)
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py"
 
, line 2820, in run_code
    exec code_obj in self.user_global_ns, self.user_ns
  File "<ipython-input-40-5cf05113fc33>", line 1, in <module>
    len( None)
TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

(b)filter(lambda line: len((line["value"] or "").split('\t'))== 6)

結構解讀順序:
首先：(line["value"
 
] or "").split('\t') 
先取line中的value欄位列，spark讀txt檔案的時候預設的列是value命名的，txt存檔案是一行一行地存，預設不分列，因此，當存一些包含漢字欄位的時候，不需要像csv一樣把一行還要解析成多列，有時候解析不準，會出現IndexOutBound,索引越界的錯誤，即誤解析了無窮列，超出了spark處理列的範圍；因此可以用txt儲存，然後用讀txt的方式處理欄位；取split

用\t劃分
In[56]: u'哈哈 你好   哼哼'.split(u'\t')
Out[56]: [u'\u54c8\u54c8 \u4f60\u597d   \u54fc\u54fc']

用空格劃分
In[57]: u'哈哈 你好   哼哼'.split(u' ')
Out[57]: [u'\u54c8\u54c8', u'\u4f60\u597d', u'', u'', u'\u54fc\u54fc']


In[51]: S = "this is string example....wow!!!"
In[52]: print (S.split( ))
['this', 'is', 'string', 'example....wow!!!']
In[53]: print (S.split('i',1))
['th', 's is string example....wow!!!']
In[54]: print (S.split('w'))
['this is string example....', 'o', '!!!']
In[55]: '哈哈 你好   哼哼'.split(u'\t')

str = "Line1-abcdef \nLine2-abc \nLine4-abcd";
print str.split( );
print str.split(' ', 1 );
結果：
['Line1-abcdef', 'Line2-abc', 'Line4-abcd']
['Line1-abcdef', '\nLine2-abc \nLine4-abcd']
上式中1為分隔次數；split還可以指定分隔次數；

split('符號')，其作用就是，找到字串中該符號的位置，在該符號的位置加上 ',' 這樣就達到用以分隔前後字元的目的， 然後刪除該符號本身！！！！
然後：
理解filter的作用：
filter本質是作用一個bool值，即裡面的函式返回的是一個bool變數：
filter(lambda line: len((line["value"] or "").split('\t'))== 6) 正確
裡面的lambda line: len((line["value"] or "").split('\t'))== 6 ，判斷列數為6返回true,否則返回False;

錯誤寫法：
filter(lambda line: line.split('\t') if len(line.split('\t')) <7 else None) 
這會出現兩個bug:第一），line為空；第二）lambda函式返回的有None值不為True 和False，filter只接受true和False；

字串的分隔

字串的切割    
　當需要的分隔符是一個是：
    s.split("分隔符")
    當分隔符是多個時：
    s = "abcd,1313|;gg2*hhh"
    方法一：
        將多個分隔符每個每個的拆開分隔
    方法二：
        通過re模組的split()方法
方法一：
 1 def mySplit(s,ds):
 2     res =[s]
 3     for d in ds:
 4         t =[]
 5         map(lambda x:t.extend(x.split(d)),res)
 6         res = t
 7     #當s中存在連續的分隔符時，就會出現空格的，下面是去除空格
 8     return [x for x in res if x]
 9 s = "abcd,1313|;gg2*hhh"
10 res = ',|;*'
11 print(mySplit(s,res))

方法二：
1 In [9]: s = "abcd,1313|;gg2*hhh"
2 
3 In [10]: import re
4 
5 In [11]: re.split('[,|;*]+',s)   #正則表示式[,|;*]中的任何一個出現至少一次
6 Out[11]: ['abcd', '1313', 'gg2', 'hhh']

注意map的用法
dfrdd = df.map(mapper)
dfrdd = df.map(lambda line:mapper(line))

sqlContext = SQLContext(sparkContext=sc)
    df = sqlContext.read.text(hdfspath)
    dfrdd = df.map(mapper)
 此處df的結構為<class 'pyspark.rdd.RDD'>
有的時候，map需要寫lambda，有的時候不需要，依據是判斷當前函式的輸入是不是可以直接用rdd的結構進行輸入，rdd的結構與
dfrdd = df.map(mapper)
print(type(dfrdd))   #<class 'pyspark.rdd.PipelinedRDD'>

Dataframe轉RDD
RDD.map(func)
RDD.map(lambda x : func(x))  
上面兩個的區別；資料結構不一樣？？？？？
piplineRDD has no map

數值和鍵值對RDD
數字型別的RDD支援統計型函式操作，而鍵值對形式的RDD諸如根據鍵聚合的資料的鍵值對操作
把一個普通的RDD轉化為pairRDD,可呼叫map函式實現，pairRDD

ps aux | grep spark

kill 155286
RDD is empty filter本來