parallelize
时间: 2023-09-26 14:15:16 浏览: 58
`parallelize` 是 Spark 的一个方法,用于将一个 Python 列表或者 NumPy 数组转换为 RDD。在这个方法中,Spark 会将输入的数据按照默认的分区数进行分片,并在集群中的多个节点上并行地处理这些分片。
例如,在 Spark 中使用 `sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])` 可以将一个 Python 列表 `[1, 2, 3, 4, 5]` 转换为一个包含五个元素的 RDD。这个 RDD 会被分成多个分区,每个分区包含一个或多个元素,然后在集群中的多个节点上并行地处理这些分区。这种方法可以用于并行化数据处理任务,提高处理效率。
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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:
```python
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。
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:
```python
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。
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