使用java、scala、python三种语言实现spark rdd的flatmap算子的使用

时间: 2024-06-11 22:09:32 浏览: 58
Java实现: ```java JavaRDD<String> lines = sc.textFile("path/to/file"); JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { public Iterable<String> call(String s) { return Arrays.asList(s.split(" ")); } }); ``` Scala实现: ```scala val lines = sc.textFile("path/to/file") val words = lines.flatMap(line => line.split(" ")) ``` Python实现: ```python lines = sc.textFile("path/to/file") words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) ```
相关问题

使用java、scala、python三种语言实现spark rdd的reduce算子的使用

Java: ``` JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)); int sum = numbers.reduce((a, b) -> a + b); System.out.println(sum); ``` Scala: ``` val numbers = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5)) val sum = numbers.reduce(_ + _) println(sum) ``` Python: ``` numbers = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) sum = numbers.reduce(lambda a, b: a + b) print(sum) ```

用java,scala,python三种语言实现spark rdd的glom算子

Java实现: ```java import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class GlomExample { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("GlomExample").setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); List<Integer> data = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { data.add(i); } JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(data, 2); JavaRDD<List<Integer>> glomRdd = rdd.glom(); List<List<Integer>> result = glomRdd.collect(); for (int i = 0; i < result.size(); i++) { System.out.println("Partition " + i + ": " + result.get(i)); } sc.stop(); } } ``` Scala实现: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object GlomExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("GlomExample").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val data = 1 to 10 val rdd = sc.parallelize(data, 2) val glomRdd = rdd.glom() val result = glomRdd.collect() for (i <- result.indices) { println(s"Partition $i: ${result(i).toList}") } sc.stop() } } ``` Python实现: ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("GlomExample").setMaster("local") sc = SparkContext(conf=conf) data = range(1, 11) rdd = sc.parallelize(data, 2) glom_rdd = rdd.glom() result = glom_rdd.collect() for i in range(len(result)): print(f"Partition {i}: {list(result[i])}") sc.stop() ```

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