rdd = rdd.filter(lambda line: "需要去除的字符串" not in line)
时间: 2024-05-27 09:11:15 浏览: 12
This code filters out all the lines from an RDD (Resilient Distributed Dataset) where the string "需要去除的字符串" is present. The lambda function checks if the string is not present in the line and returns True or False accordingly. The filter function then keeps only those lines where the lambda function returns True.
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解释如下代码的含义:rdd = spark.sparkContext.parallelize(url_list) result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data'])
这段代码的含义如下:
1. `rdd = spark.sparkContext.parallelize(url_list)`:将`url_list`列表转化为一个RDD(弹性分布式数据集),`sparkContext`是Spark的上下文对象,通过`parallelize`方法将数据并行化分发到集群中的多个节点上。
2. `result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data'])`:使用`flatMap`函数对RDD中的每个元素(即URL)应用一个函数,该函数使用`requests.get`发送HTTP请求获取数据,并使用`json()`方法将响应内容解析为JSON。然后,通过索引操作`['data']`获取JSON数据中的特定字段(假设为"data"字段)。最终,将获取到的字段值作为新的RDD的元素。
简而言之,这段代码将URL列表并行化为一个RDD,并使用flatMap函数对每个URL发送HTTP请求获取数据,并提取JSON数据中的"data"字段,生成一个新的RDD(即`result_rdd`)。这样可以将数据处理的过程分布在集群的多个节点上,并且可以利用Spark的并行处理能力来提高处理效率。
rdd = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[1]).distinct()什么意思
这行代码是使用 PySpark 对 RDD 进行转换的操作。假设 RDD 的元素是字符串类型的行,每行由逗号分隔的若干个字段组成。代码的含义如下:
1. `lines` 是一个 RDD,每个元素是一行文本字符串。
2. `map(lambda x:x.split(","))` 对每行字符串执行 `split(",")` 操作,将其分割成一个字符串列表。
3. `map(lambda x:x[1])` 对每个字符串列表取出第二个元素。
4. `distinct()` 对所有元素去重,返回一个新的 RDD,其中只包含不同的第二个元素。
因此,最终的 RDD `rdd` 中包含了所有不同的第二个元素。简单来说,这行代码的作用是从原始数据中提取第二个字段的所有不同的值。