parallelize

`parallelize` 是Scala Spark库中的一个函数，用于将本地序列（如`Seq`）分布到集群上，形成一个新的`RDD`(弹性分布式数据集)。这个操作是Spark数据并行计算的基础，它将数据划分为指定数量的`partitions`（默认由`defaultParallelism`决定），每个分区会在不同的工作节点上执行。

在Scala中，`parallelize`函数的签名如下[^1]:

def parallelize[T: ClassTag](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]

其中：
- `seq`: 你要分发的本地Scala集合，例如`List(1,2,3)`。
- `numSlices` (可选): 分区的数量，默认值等于`defaultParallelism`，即集群可用的并行度。

示例演示：

// 创建一个包含整数的Scala Seq
val seq = List(1, 2, 3)
// 使用sc.parallelize创建一个RDD，将序列均匀分布在工作节点上
val rdd = sc.parallelize(seq)

// 打印RDD的结构，可以看到已经被划分成了若干个partition
rdd.glom().foreach(println) // 这里会显示每个worker上的元素

相关问题

sc.parallelize

`sc.parallelize()`是Spark中的一个函数，它用于将一个已有的集合或序列（如Python中的列表或NumPy中的数组）转换为一个分布式的数据集（称为RDD）。RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的核心数据结构之一，它表示分布式的、容错的、可并行计算的数据集合。`sc.parallelize()`函数的语法如下：

rdd = sc.parallelize(collection, numSlices=None)

其中，第一个参数`collection`是要转换为RDD的集合或序列，第二个参数`numSlices`是可选的参数，表示将集合划分为多少个分区，默认值为None，Spark会根据集合的大小自动设置分区数。

spark parallelize函数作用

b'spark parallelize函数用于在Spark中创建一个并行化的数据集，将一个已有的数据集转化为一个RDD（弹性分布式数据集）。这个函数适用于创建小的数据集，因为它将数据驻留在内存中，并使用并行操作来处理数据。可以使用该函数来创建数字、字符串和元组等数据类型。'