val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:

这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码，它创建了一个包含整数数组的 RDD，并对其进行了一系列转换操作。具体来说，这些转换操作分别是：

1. 使用 `sc.parallelize` 方法将整数数组转换为 RDD。
2. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中大于 3 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter1`。
3. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中小于 7 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter2`。
4. 使用 `union` 方法将 `rddFilter1` 和 `rddFilter2` 合并为一个新的 RDD `rddMerged`。
5. 使用 `distinct` 方法去重 `rddMerged` 中的元素，创建最终的 RDD `rddResult`。

最后，代码分别调用了 `collect` 方法来将 RDD 转换为数组并打印出来，可以看到最终 `rddResult` 中只包含了 4、5、6 三个元素。

相关问题

val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","cat"))，输出每个元素及其长度并去重

val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","cat"))
val result = rdd.dist().map(x => (x, x.length))
result.collect().foreach(println)

输出结果为：
(an, 2)
(dog, 3)
(cat, 3)

val rdd sc.parallelize(array(1,2,3,4,5))输出结果

这段代码本身并没有输出结果，它只是定义了一个 RDD。如果你想要查看 RDD 中的内容，可以使用 `collect()` 方法将 RDD 中所有的元素都拉取到本地内存中，然后打印出来，例如：

val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
println(rdd.collect().mkString(", "))

这样就会输出 `1, 2, 3, 4, 5`，也就是 RDD 中的所有元素。注意，`collect()` 方法只适用于数据量较小的 RDD，如果 RDD 中的元素非常多，那么这个方法可能会导致内存溢出。在实际使用中，我们通常会对 RDD 进行各种转换和操作，最终通过 `saveAsTextFile()`、`saveAsSequenceFile()` 等方法将结果保存到磁盘上，而不是通过 `collect()` 方法将所有结果都拉取到本地内存中。