spark中set是否可用new调用构造函数

在Spark中，`Set` 是一个在Spark RDD、DataFrame 和 Dataset API 中经常使用的数据结构，用于存储不重复的元素集合。通常情况下，`Set` 是由Scala语言提供的集合类型，而Scala对于创建集合对象提供了不同的方式，包括使用 `new` 关键字调用构造函数。

如果是在纯Scala环境中，你可以使用 `new` 关键字创建一个 `Set` 实例，例如：

val mySet = new Set[Int]()

但是，在Spark中，当你操作RDD、DataFrame或Dataset时，通常会使用一些内置的转换函数来创建或者操作集合，而不会直接使用 `new` 关键字来创建 `Set`。因为Spark的操作大多数是惰性的，你通常会定义转换操作，而不会直接实例化一个集合对象。

举例来说，如果你想要从一个RDD中去除重复的元素，你可以调用 `distinct()` 方法，而不是显式地创建一个 `Set`：

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 2, 1))
val distinctRdd = rdd.distinct()

在这个例子中，`distinctRdd` 会是一个不包含重复元素的RDD，尽管实际上底层使用了类似于 `Set` 的数据结构来保证元素的唯一性，但这个过程对于用户来说是透明的。

需要注意的是，Spark操作的并行性和分布式特性意味着在处理数据时，数据集通常会被分割成多个分区，每个分区可以在不同的机器上处理。因此，实际上实现去重这样的操作通常会涉及复杂的网络通信和数据转移，这与在单机环境中的操作有显著不同。