res = data.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1]))
时间: 2023-12-12 09:02:48 浏览: 24
这行代码的作用是对一个名为data的RDD进行reduceByKey操作,其中lambda函数对相同key的元素进行累加操作,最终返回一个新的RDD。具体来说,lambda函数的作用是将两个元素的第一和第二个值分别相加,生成一个新的元组。reduceByKey操作会对具有相同key的元素进行聚合,即将它们的值进行累加操作,最终得到一个新的RDD,其中每个key对应的值为该key在原始RDD中所有元素的值的累加和。
相关问题
sum_score = score.reduce(lambda x,y:x+y)这个会执行什么
好的,再来解释一下这段代码的详细执行过程:
1. 首先,我们需要有一个名为score的列表,这个列表中包含了需要相加的所有元素。
2. 接下来,我们调用reduce函数,将score列表作为reduce函数的第一个参数,lambda函数(lambda x,y:x+y)作为第二个参数。
3. reduce函数会对score列表中的所有元素依次执行lambda函数,也就是将相邻的两个元素相加,并将结果作为新的参数传递给下一个lambda函数。例如,如果score列表为[1, 2, 3, 4, 5],则reduce函数的执行过程如下:
- 第一次执行lambda函数,x为1,y为2,结果为3。
- 第二次执行lambda函数,x为3,y为3,结果为6。
- 第三次执行lambda函数,x为6,y为4,结果为10。
- 第四次执行lambda函数,x为10,y为5,结果为15。
4. 最终,reduce函数的返回值为15,即为score列表中所有元素的和。我们将这个值赋给名为sum_score的变量。
综上所述,这段代码的作用是计算score列表中所有元素的和,并将结果保存到sum_score变量中。
1、data.sort(key=lambda x: x) 2、data.sort(key=lambda x: str(x)) 3、data.sort(key=lambda x: len(str(x)), reverse=True) 4、data.sort(key=lambda x: (len(str(x)), x), reverse=True)解释这些代码
这些代码都是针对列表数据进行排序的,其中:
1. `data.sort(key=lambda x: x)` 表示将列表 `data` 中的元素按照默认的升序进行排序,这里的 `key` 参数是可选的,因为默认排序是按照元素本身的大小比较进行排序的。
2. `data.sort(key=lambda x: str(x))` 表示将列表 `data` 中的元素按照将其转换为字符串后的字典序进行排序,即按照字符串的大小比较进行排序。
3. `data.sort(key=lambda x: len(str(x)), reverse=True)` 表示将列表 `data` 中的元素按照将其转换为字符串后的长度进行排序,即按照字符串的长度进行排序,并且按照长度降序排列。
4. `data.sort(key=lambda x: (len(str(x)), x), reverse=True)` 表示将列表 `data` 中的元素按照字符串长度和元素本身的大小进行排序,即先按照字符串长度进行排序,如果长度相同则按照元素本身的大小进行排序,最后按照长度和元素本身大小的组合降序排列。