val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6),3) val result: Int = rdd.aggregate(15)( (x, y) => math.min(x, y), (x, y) => x + y ) println(result)

这段代码使用了 Spark 的 aggregate 方法，对一个包含 1 到 6 的 RDD 进行了聚合操作，并输出了结果。

具体来说，首先创建了一个包含 1 到 6 的 RDD，其中有 3 个分区。然后使用 aggregate 方法对 RDD 进行聚合，该方法接受两个参数：初始值和两个函数。这里的初始值为 15，即聚合的初始状态。第一个函数用来处理每个分区内的元素，它接受两个参数：聚合状态和当前元素，这里使用 math.min 函数求出每个分区内的最小值。第二个函数用来合并不同分区的聚合结果，它也接受两个参数：两个聚合状态，这里使用简单的加法将它们合并起来。

最后将聚合结果输出，因为初始值为 15，所以最终的结果为 15 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 = 36。

因此，代码输出的结果为：36。

相关问题

val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2) val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6), 2) var unionRDD: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2) println(unionRDD.collect().mkString(","))

这段程序使用 Spark 中的 union 方法将两个包含多个整数的 RDD 合并成一个 RDD。

具体来说，程序首先创建了两个包含多个整数的 RDD，分别是 rdd1 和 rdd2。其中，List(1,2,3,4) 和 List(3,4,5,6) 分别是 RDD 中的元素列表，2 是 RDD 的分区数。

然后，程序使用 rdd1.union(rdd2) 将 rdd1 和 rdd2 合并成一个 RDD，其中包含了 rdd1 和 rdd2 中所有的元素。由于 rdd1 和 rdd2 中的元素类型都是整型，因此 union 合并后得到的 RDD 中的元素类型也是整型。

最后，程序使用 collect 方法将合并后的 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

1,2,3,4,3,4,5,6

可以看到，输出结果中包含了 rdd1 和 rdd2 中所有的元素，其中整数 3 和 4 在两个 RDD 中都出现了，因此在合并后的 RDD 中也出现了两次。

val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2) val rdd2= rdd.map(_+4) println(rdd2.collect().mkString(","))

这段程序创建了一个包含四个整数的 RDD，并对其中的每个元素都执行了一个加 4 的操作，得到一个新的 RDD。

具体来说，程序首先使用 makeRDD 方法创建了一个包含四个整数的 RDD，其中 List(1, 2, 3, 4) 是 RDD 中的元素列表，2 是 RDD 的分区数。

然后，程序对 RDD 中的每个元素都执行了一个加 4 的操作，使用了 rdd.map(_+4) 这个语句。这个语句中的 _ 表示当前元素本身，因此 _+4 就表示将当前元素加上 4。这个操作产生了一个新的 RDD，其中每个元素都比原来的 RDD 中的对应元素大 4。

最后，程序使用 collect 方法将新的 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

5,6,7,8

可以看到，输出结果中的每个元素都比原来的 RDD 中的对应元素大 4。