RDD中filter()方法的作用
时间: 2024-05-11 10:19:56 浏览: 14
在Apache Spark中,RDD(Resilient Distributed Datasets)是对分布式数据集的抽象表示。RDD的filter()方法是用于筛选出符合指定条件的元素,返回一个新的RDD,同时保留原始RDD中的元素顺序。
具体来说,filter()方法接受一个函数作为参数,该函数的返回值为布尔型。对于RDD中的每个元素,都会调用该函数进行判断,如果返回值为true,则将该元素保留在新的RDD中,否则将其过滤掉。
例如,假设有一个包含数字的RDD,我们想要筛选出所有偶数,可以使用filter()方法:
```
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))
val evenRDD = rdd.filter(x => x % 2 == 0)
```
上述代码中,我们首先创建一个包含数字的RDD,然后使用filter()方法筛选出所有偶数,最终得到一个新的RDD(evenRDD),其中只包含偶数。
相关问题
rdd的filter
RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark中最基本的数据结构,它是一个不可变的分布式数据集合。RDD中的每个元素都可以被分为多个分区,这些分区可以被存储在不同的节点上,从而实现了分布式计算。
filter是RDD中的一个转换操作,它可以对RDD中的每个元素进行过滤操作,只保留符合条件的元素。filter操作返回一个新的RDD,其中只包含符合条件的元素。
例如,我们有一个包含整数的RDD,我们想要过滤出其中所有大于10的元素,可以使用filter操作:
```
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 5, 10, 15, 20))
val filteredRdd = rdd.filter(x => x > 10)
```
在上面的例子中,我们使用parallelize方法创建了一个包含5个整数的RDD,然后使用filter操作过滤出其中大于10的元素,最终得到一个包含两个元素(15和20)的新RDD。
RDD filter
RDD filter是一种转换操作算子,可以过滤掉RDD中的一部分元素,达到数据清洗的效果。在filter中,我们可以传入一个函数作为参数,该函数的参数是RDD中的每一个元素,如果该函数返回true,则该元素会被加入到新的RDD中,否则就会被过滤掉。下面是一个使用filter清洗数据的例子:
```
val source = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))
source.filter(item => item % 2 != 0)
.collect()
.foreach(item => println(item))
```
上述代码中,我们创建了一个数据集source,然后使用filter算子过滤掉其中的偶数,最后输出剩余的奇数。