rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]) rdd.<补充代码>.collect()
时间: 2023-09-11 09:07:21 浏览: 55
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
统计每个单词出现的次数。 word_rdd = sc.parallelize([hello, world, hello, hi, hello, hi])
可以使用以下代码实现:
```python
word_rdd = sc.parallelize(['hello', 'world', 'hello', 'hi', 'hello', 'hi'])
word_count = word_rdd.countByValue()
print(word_count)
```
输出结果为:
```
defaultdict(<class 'int'>, {'hello': 3, 'world': 1, 'hi': 2})
```
其中,`countByValue()` 方法返回一个字典,其中每个键表示 RDD 中的一个唯一值,而每个值表示该键在 RDD 中出现的次数。在本例中,单词“hello”出现了3次,单词“world”出现了1次,单词“hi”出现了2次。
rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])如何转换为整形然后输出个位数为3的数字
可以使用map和filter操作来实现。首先使用map操作将RDD中的字符串类型转换为整型类型,然后使用filter操作筛选出个位数为3的数字,最后使用collect操作将结果输出。
代码如下:
```
rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])
res = rdd.map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else None).filter(lambda x: x and x%10==3).collect()
print(res)
```
输出:
```
[123]
```
解释:
- map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else None) 将RDD中的字符串类型转换为整型类型,如果字符串不是数字则转换为None。
- filter(lambda x: x and x%10==3) 筛选出个位数为3的数字。
- collect() 将结果输出。