spark的glom

glom是Spark中的一个转换操作，它用于将每个分区的数据合并为一个数组。具体来说，glom操作将每个分区的数据作为一个数组返回，这样可以方便地对每个分区的数据进行批量处理。

使用glom操作可以将分布式数据集转换为本地数组，从而方便进行一些基于数组的操作，比如排序、聚合等。glom操作在某些场景下可以提高性能，特别是当需要对每个分区的数据进行批量处理时。

下面是一个示例代码，展示了如何使用glom操作：

# 导入SparkSession模块
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("glom_example").getOrCreate()

# 创建一个RDD
data = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)

# 使用glom操作将每个分区的数据合并为一个数组
result = data.glom().collect()

# 打印结果
for arr in result:
    print(arr)

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

运行以上代码，输出结果如下：

[1]
[2, 3]
[4, 5, 6]

以上代码中，我们创建了一个包含6个元素的RDD，并指定了3个分区。然后使用glom操作将每个分区的数据合并为一个数组，并最终将结果打印出来。