7. 以下程序运行结果是 。 val rdd = sc.makeRDD(List(("11", 2), ("1", 11), ("2", 23)), 2) val sortRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.sortBy(t => t._1) println(sortRDD.collect().mkString(","))

这段程序使用 Spark 中的 sortBy 方法对一个包含三个键值对的 RDD 进行排序操作。其中，RDD 中的每个元素都是一个二元组，第一个元素为字符串类型的键，第二个元素为整型类型的值。

sortBy 方法可以接受一个函数作为参数，该函数用于将 RDD 中的每个元素映射为一个可以排序的值。在这个例子中，使用 t => t._1 作为参数，表示按照每个元素的第一个元素（即键）进行排序。

由于 RDD 被分为两个分区，因此排序操作在每个分区内部进行。具体来说，程序会对每个分区内的元素进行排序，然后再将排序后的分区合并起来，得到最终的排序结果。

最后，程序通过 collect 方法将 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

(1,11),(11,2),(2,23)

可以看到，RDD 中的元素按照键的字典序进行了排序，输出结果中的元素顺序为 (1,11)，(11,2)，(2,23)。

相关问题

val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2) val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6), 2) var unionRDD: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2) println(unionRDD.collect().mkString(","))

这段程序使用 Spark 中的 union 方法将两个包含多个整数的 RDD 合并成一个 RDD。

具体来说，程序首先创建了两个包含多个整数的 RDD，分别是 rdd1 和 rdd2。其中，List(1,2,3,4) 和 List(3,4,5,6) 分别是 RDD 中的元素列表，2 是 RDD 的分区数。

然后，程序使用 rdd1.union(rdd2) 将 rdd1 和 rdd2 合并成一个 RDD，其中包含了 rdd1 和 rdd2 中所有的元素。由于 rdd1 和 rdd2 中的元素类型都是整型，因此 union 合并后得到的 RDD 中的元素类型也是整型。

最后，程序使用 collect 方法将合并后的 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

1,2,3,4,3,4,5,6

可以看到，输出结果中包含了 rdd1 和 rdd2 中所有的元素，其中整数 3 和 4 在两个 RDD 中都出现了，因此在合并后的 RDD 中也出现了两次。

val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2) val rdd2= rdd.map(_+4) println(rdd2.collect().mkString(","))

这段程序创建了一个包含四个整数的 RDD，并对其中的每个元素都执行了一个加 4 的操作，得到一个新的 RDD。

具体来说，程序首先使用 makeRDD 方法创建了一个包含四个整数的 RDD，其中 List(1, 2, 3, 4) 是 RDD 中的元素列表，2 是 RDD 的分区数。

然后，程序对 RDD 中的每个元素都执行了一个加 4 的操作，使用了 rdd.map(_+4) 这个语句。这个语句中的 _ 表示当前元素本身，因此 _+4 就表示将当前元素加上 4。这个操作产生了一个新的 RDD，其中每个元素都比原来的 RDD 中的对应元素大 4。

最后，程序使用 collect 方法将新的 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

5,6,7,8

可以看到，输出结果中的每个元素都比原来的 RDD 中的对应元素大 4。