gRDD=intRDD.groupBy(lambda x:"even" if(x%2==0) else "odd").collect()
时间: 2024-02-18 16:59:36 浏览: 29
这段代码使用了RDD的groupBy函数,将一个整数类型的RDD intRDD 按照元素的奇偶性分为两个组,即偶数组和奇数组。具体来说,如果一个元素能够被2整除,则将其归为偶数组,否则归为奇数组。
groupBy函数的参数是一个lambda表达式,该表达式接收一个元素作为输入,并返回该元素所属的组的标识,即上面代码中的 "even" 或 "odd" 字符串。最后,使用collect函数将分好组的RDD结果收集到本地内存中。
需要注意的是,groupBy函数返回的是一个元素为(key, iterable)的RDD,其中key为分组的依据,iterable包含了分组后的所有元素。因此,如果要访问某个组中的元素,需要使用类似以下的方式:
```python
for key, values in gRDD:
print(key)
for value in values:
print(value)
```
这段代码中,我们遍历了每个组,输出了该组的标识(即 "even" 或 "odd")以及属于该组的所有元素。
相关问题
image = image.point(lambda x: 255 if x < 128 else , "1")语法无效
这段代码中的lambda表达式缺少一个返回值,应该是类似于以下的形式:
```
image = image.point(lambda x: 255 if x < 128 else 0, "1")
```
这个lambda表达式的作用是将图像中所有像素点的亮度值小于128的点变成255,大于等于128的点变成0,最终将图像转换成二值图像。其中的`,`应该是一个语法错误,应该是`:`。
res=lines.map(lambda x:x.split(,).map(lambda x:x[0]))
这是一个Spark的代码片段,假设`lines`是一个RDD或DataFrame对象,它包含了一些逗号分隔的字符串。这段代码的作用是将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并取出每个字符串数组中的第一个元素,然后将这些第一个元素组成一个新的RDD或DataFrame对象`res`。
具体来说,`lines.map(lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0]))`中的`map`函数是一个转换操作,它会对`lines`中的每个元素应用指定的函数。在这个例子中,指定的函数是一个lambda表达式`lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0])`,它会将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并对数组中的每个元素应用另一个lambda表达式`lambda x:x[0]`,取出每个字符串的第一个字符。最后,`map`函数返回一个新的RDD或DataFrame对象`res`,其中包含了所有第一个字符组成的字符串数组。