val clickActionRDD = actionRDD.filter( action => { val datas = action.split(" ") datas(6) != "-1" } ) 解释一下
时间: 2024-04-19 15:23:30 浏览: 8
这段Scala代码是对一个RDD进行过滤操作。首先,假设actionRDD是一个RDD,其中包含了字符串类型的数据。
在这段代码中,filter()方法被调用在actionRDD上,传入了一个函数作为参数。这个函数会对每个元素进行判断,只保留满足特定条件的元素。
具体地说,对于每个元素action,首先通过split(" ")方法将其拆分为一个字符串数组datas。然后,通过datas(6)来访问数组中的第7个元素(索引从0开始),并将其与"-1"进行比较。如果不等于"-1",则返回true,表示保留该元素;否则返回false,表示过滤掉该元素。
最后,返回的clickActionRDD是一个新的RDD,其中只包含满足条件的元素。这个RDD类型为与actionRDD相同,即字符串类型的RDD。它只包含了那些拆分后第7个元素不为"-1"的原始RDD中的数据。
相关问题
val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:
这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码,它创建了一个包含整数数组的 RDD,并对其进行了一系列转换操作。具体来说,这些转换操作分别是:
1. 使用 `sc.parallelize` 方法将整数数组转换为 RDD。
2. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中大于 3 的元素,创建一个新的 RDD `rddFilter1`。
3. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中小于 7 的元素,创建一个新的 RDD `rddFilter2`。
4. 使用 `union` 方法将 `rddFilter1` 和 `rddFilter2` 合并为一个新的 RDD `rddMerged`。
5. 使用 `distinct` 方法去重 `rddMerged` 中的元素,创建最终的 RDD `rddResult`。
最后,代码分别调用了 `collect` 方法来将 RDD 转换为数组并打印出来,可以看到最终 `rddResult` 中只包含了 4、5、6 三个元素。
val formattedRdd = filter_rdd.map(array => array.mkString(","))什么意思
这段代码的含义是将一个包含数组的RDD进行处理,将每个数组中的元素用逗号拼接起来,得到一个新的RDD。
具体来说,filter_rdd是一个包含数组的RDD,每个数组可能表示一个记录,其中的元素表示记录的不同字段。例如,filter_rdd中的一个数组可能是Array("123", "456", "789"),表示一个包含3个字段的记录。
formattedRdd = filter_rdd.map(array => array.mkString(","))的作用是对filter_rdd中每个数组进行处理。使用map操作将每个数组转换为一个字符串,其中每个元素用逗号分隔。具体来说,array.mkString(",")表示将数组中的元素用逗号拼接成一个字符串,例如上述的数组会被转换为"123,456,789"。
最终得到的formattedRdd就是处理后的新RDD,其中每个元素表示一个字符串,表示一个记录经过处理后得到的字段序列。