用RDD解开s1 = [["a b c",["a","b","c"],[4,5,6]],[[7,8,9],["b","c","d"],"s p a r k"]] # s2=s1.

s1是一个嵌套列表，其中包含两个子列表。每个子列表包含三个元素，分别是一个字符串、一个列表和一个列表或一个字符串、一个列表和一个字符串。要用RDD解开s1，需要先将其转换为RDD格式，然后对其进行操作。具体操作如下：

# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext()

# 将s1转换为RDD格式
s1_rdd = sc.parallelize(s1)

# 对s1_rdd进行操作，得到s2
2 = s1_rdd.flatMap(lambda x: x).flatMap(lambda x: x if isinstance(x, list) else x.split()).collect()

这里使用了flatMap函数将嵌套列表展开，并使用了lambda函数对每个元素进行处理。最终得到的s2是一个展开后的列表，其中包含所有的字符串和列表元素。

相关问题

var rdd3=sc.parallelize(Array("A","B","C","D"))var rdd4 = sc.parallelize(Array("A","B","E","F"))rdd4.subtrace(rdd3).collect

这段代码是使用 Scala 语言编写的，运行在 Apache Spark 分布式计算框架上。它创建了两个 RDD（Resilient Distributed Datasets），即 rdd3 和 rdd4，分别包含了字符串数组 ["A","B","C","D"] 和 ["A","B","E","F"]。其中，sc 是 SparkContext 对象，用于管理 Spark 应用程序的运行环境。

接下来，代码调用了 rdd4 的 subtract 方法，将 rdd3 从中减去。该方法返回一个新的 RDD，即 rdd4 和 rdd3 的差集。最后，代码调用 collect 方法，将最终的结果以数组的形式返回。

因此，该代码的输出结果应该是 Array("E","F")，即 rdd4 中不包含于 rdd3 的元素。

val rdd1 = sc.makeRDD(List(("a",1), ("b", 2),("c", 3)),2) val rdd2 = sc.makeRDD(List(("b", 5), ("d",4), ("b", 6)),2) val joinRDD: RDD[(String, (Int, Option[Int]))] = rdd1.leftOuterJoin(rdd2) println(joinRDD.collect().mkString(","))

这段代码使用 Spark 中的 leftOuterJoin 对两个 RDD 进行连接操作，其中 rdd1 和 rdd2 分别包含了一些键值对。leftOuterJoin 方法将 rdd1 中的键值对与 rdd2 中相同键的键值对进行连接，并返回一个新的 RDD，其中每个键对应一个元组，第一个元素是键的值，第二个元素是一个二元组，表示 rdd1 中该键对应的值以及 rdd2 中该键对应的值（如果存在的话），否则为 None。

具体来说，这段代码中，rdd1 包含三个键值对，分别是 ("a",1), ("b", 2),("c", 3)，rdd2 包含三个键值对，分别是 ("b", 5), ("d",4), ("b", 6)。leftOuterJoin 方法将它们连接起来，得到一个新的 RDD，其中包含三个元素，分别对应 rdd1 中的三个键值对，具体为：

- ("a",(1,None))
- ("b",(2,Some(5)))
- ("b",(2,Some(6)))
- ("c",(3,None))

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

(a,(1,None)),(b,(2,Some(5))),(b,(2,Some(6))),(c,(3,None))