rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]) rdd.<补充代码>.collect()

这段代码创建了一个包含两个元组的RDD，每个元组包含一个字符串和一个列表。为了补充代码并且获取RDD中所有元素的列表，可以使用flatMap函数。具体代码如下：

rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
result = rdd.flatMap(lambda x: x[1]).collect()
print(result)

输出结果为：

['apple', 'banana', 'lemon', 'tomato', 'cabbage']

flatMap函数对每个元组中的第二个元素（即列表）进行扁平化操作，将其展开为一个新的RDD，最终使用collect函数将结果收集到驱动程序中并打印输出。

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。

rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])result_rdd = rdd.map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else x)求上述代码个位数为3的元素

根据您提供的代码，我们可以使用以下代码来查找个位数为3的元素：

result_rdd.filter(lambda x: isinstance(x, int) and x % 10 == 3).collect()

在上述代码中，我们首先使用`filter`函数过滤出RDD中的整数元素，并且这些元素的个位数为3。然后，我们使用`collect`函数将结果收集到驱动程序中。

请注意，如果您的RDD中不包含整数元素，则上述代码不会产生任何输出。