有一个键值对RDD，名称为pairRDD，包含4个元素，分别是("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)，则pairRDD. keys操作得到的RDD中所包含的元素是？

对于一个键值对RDD，调用`keys`方法将返回一个新的RDD，其中仅包含原始RDD中的键。因此，对于给定的键值对RDD `pairRDD`，调用`keys`方法将返回一个新的RDD，其中包含原始RDD中的所有键。根据您提供的信息，`pairRDD`包含4个元素，分别是("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)，因此调用`keys`方法将返回一个包含所有键的新RDD，即：

"Hadoop"
"Spark"
"Hive"
"Spark"

因此，`pairRDD.keys`操作得到的RDD中所包含的元素是上述四个字符串。

希望这可以帮助您！

相关问题

spark 的各种RDD

Spark中有许多种类型的RDD，其中一些常见的类型包括：

1. HadoopRDD：用于读取Hadoop支持的文件系统（如HDFS）中的数据，并将其作为RDD返回。

2. ParallelCollectionRDD：用于在本地集合中并行化数据，并将其作为RDD返回。

3. MapPartitionsRDD：用于对父RDD的每个分区应用一个函数，以生成一个新的RDD。

4. FilterRDD：用于对父RDD中的元素进行过滤，并返回一个新的RDD。

5. UnionRDD：用于将两个RDD合并为一个RDD。

6. PairRDD：用于包含键值对的RDD，可以使用键来进行聚合和排序。

7. CoGroupedRDD：用于将两个具有相同键的PairRDD组合在一起。

8. SequenceFileRDD：用于读取Hadoop的序列文件，并将其作为RDD返回。

这些RDD类型都可以在Spark中使用，以支持各种不同的数据处理和分析需求。