rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])result_rdd = rdd.map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else x)求上述代码个位数为3的元素

时间: 2023-07-19 20:44:54 浏览: 112

6-RDD操作.pdf

根据提供的文档内容，我们可以深入探讨有关Resilient Distributed Datasets（简称RDD）的相关知识点，特别是其创建方式与转换操作。 ### 1. RDD 创建 #### 1.1 从列表创建 RDD 在Spark中，可以通过从一个Python列表创建RDD。这通常通过调用`parallelize()`方法来实现。例如： ```python data = [1, 2, 6, 4, 7, 3] rdd = sc.parallelize(data) rdd.collect() ``` 这里`sc`是SparkContext的实例，它是所有功能的起点。`parallelize()`方法接受一个列表作为输入，并返回一个分布式的数据集，即RDD。`collect()`方法则将这个RDD收集到驱动程序（Driver Program）中，并以列表的形式返回所有元素。 #### 1.2 从文本文件创建 RDD 从文本文件创建RDD也非常简单： ```python distFile = sc.textFile("/home/uc01/Downloads/spark/data/book.txt") type(distFile) ``` 这里`textFile()`方法读取指定路径下的文件，并将其内容分割成多个字符串元素，然后将这些元素分布到各个节点上形成RDD。 #### 1.3 从 HDFS 文件创建 RDD 从Hadoop分布式文件系统（HDFS）中读取文件创建RDD的方法如下： ```python distFile = sc.textFile("hdfs://m1.xdata.com:8020/zlmtest/in_out_details.txt") type(distFile) ``` 这里的`textFile()`方法与从本地文件系统读取类似，只不过路径前缀是HDFS的地址。这样可以直接从HDFS加载数据，这对于大数据处理非常有用。 ### 2. RDD 转换操作转换操作是Spark中最常见的操作之一，它们都是惰性计算的，也就是说不会立即执行，而是在触发动作操作时才会执行。 #### 2.1 count 操作 `count()`操作返回RDD中元素的个数，例如： ```python >>> sc.parallelize([2, 3, 4]).count() 3 ``` 此操作非常直观，用于快速获取RDD的大小。 #### 2.2 countByKey 操作 `countByKey()`操作返回一个字典，其中键为RDD中的键，值为对应键出现的次数。例如： ```python >>> rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)]) >>> sorted(rdd.countByKey().items()) [('a', 2), ('b', 1)] ``` 该操作对于统计特定键的数量非常有用。 #### 2.3 countByValue 操作 `countByValue()`操作与`countByKey()`类似，但适用于没有键值对结构的RDD。它返回一个字典，键为RDD中的唯一值，值为每个唯一值出现的次数。例如： ```python >>> sorted(sc.parallelize([1, 2, 1, 2, 2], 2).countByValue().items()) [(1, 2), (2, 3)] ``` #### 2.4 distinct 操作 `distinct()`操作用于移除RDD中的重复元素。例如： ```python >>> sorted(sc.parallelize([1, 1, 2, 3]).distinct().collect()) [1, 2, 3] ``` 这个操作非常适合于数据清洗或去重场景。 #### 2.5 filter 操作 `filter()`操作用于过滤出满足特定条件的元素。例如： ```python >>> rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) >>> rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0).collect() [2, 4] ``` 此操作常用于筛选出特定的数据子集。 #### 2.6 first 操作 `first()`操作返回RDD中的第一个元素。例如： ```python >>> sc.parallelize([2, 3, 4]).first() 2 ``` 需要注意的是，如果RDD为空，则会抛出异常。 #### 2.7 flatMap 操作 `flatMap()`操作类似于`map()`，但是它会将每个元素转换成一个集合，然后扁平化这些集合。例如： ```python >>> rdd = sc.parallelize([2, 3, 4]) >>> sorted(rdd.flatMap(lambda x: range(1, x)).collect()) [1, 1, 1, 2, 2, 3] ``` 这个操作非常灵活，可以用于数据转换。 #### 2.8 foreach 操作 `foreach()`操作允许用户定义一个函数，该函数将在RDD中的每个元素上执行。例如： ```python >>> def f(x): ... print(x) ... >>> sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]).foreach(f) ``` 此操作主要用于副作用操作，如打印日志等。 #### 2.9 groupBy 操作 `groupBy()`操作按照自定义条件对RDD内的元素进行分组。例如： ```python >>> rdd = sc.parallelize([1, 1, 2, 3, 5, 8]) >>> result = rdd.groupBy(lambda x: x % 2).collect() >>> sorted([(x, sorted(y)) for (x, y) in result]) [(0, [2, 8]), (1, [1, 1, 3, 5])] ``` 此操作可用于数据聚合和分组统计。 #### 2.10 isEmpty 操作 `isEmpty()`操作判断RDD是否为空。例如： ```python >>> sc.parallelize([]).isEmpty() True >>> sc.parallelize([1]).isEmpty() False ``` 此操作非常实用，用于检查RDD是否包含任何元素。 #### 2.11 map 操作 `map()`操作对RDD中的每个元素应用一个函数，并返回新的RDD。例如： ```python >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", "c"]) >>> sorted(rdd.map(lambda x: (x, 1)).collect()) [('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)] ``` 此操作用于基本的数据转换。 #### 2.12 reduceByKey 操作 `reduceByKey()`操作用于将具有相同键的元素聚合起来，并使用指定的函数对这些元素进行合并。例如： ```python >>> from operator import add >>> rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)]) >>> sorted(rdd.reduceByKey(add).collect()) [('a', 2), ('b', 1)] ``` 此操作是数据聚合中非常常见的一种操作。以上就是从给定文件中提取的关键知识点。通过这些知识点，我们可以更深入地理解如何使用RDD以及如何有效地处理大数据集。

根据您提供的代码，我们可以使用以下代码来查找个位数为3的元素： ```python result_rdd.filter(lambda x: isinstance(x, int) and x % 10 == 3).collect() ``` 在上述代码中，我们首先使用`filter`函数过滤出RDD中的整数元素，并且这些元素的个位数为3。然后，我们使用`collect`函数将结果收集到驱动程序中。请注意，如果您的RDD中不包含整数元素，则上述代码不会产生任何输出。

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rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])result_rdd = rdd.map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else x)求上述代码个位数为3的元素

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