运用 rdd创建随机数

首先，需要导入`random`模块和`pyspark`模块：

import random
from pyspark import SparkContext

然后，可以使用`parallelize`方法创建一个RDD，并在每个分区中生成随机数。以下是示例代码：

sc = SparkContext("local", "random_numbers")

num_partitions = 4
num_samples = 1000

def inside(p):
    x, y = random.random(), random.random()
    return x*x + y*y < 1

rdd = sc.parallelize(range(0, num_partitions), num_partitions) \
    .map(lambda i: sum(inside(random.random()) for _ in range(0, num_samples//num_partitions)))

print("Approximate pi is {}".format(4.0 * rdd.sum() / num_samples))

在此示例中，我们使用`parallelize`方法创建一个具有4个分区的RDD，将每个分区中的随机数生成函数`inside`应用于每个分区，并将结果求和。最后，我们使用这些结果计算近似值pi的值。

相关问题

创建rdd

RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。创建RDD的方式有以下几种：

1. 通过并行化已有的集合来创建RDD：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)

2. 通过读取外部存储系统中的数据来创建RDD，比如文本文件：

rdd = sc.textFile("file.txt")

3. 通过转换已有的RDD来创建新的RDD：

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd2 = rdd1.map(lambda x: x * 2)

4. 通过将RDD持久化到内存中来创建RDD：

rdd.persist()

注意：在创建RDD时需要先创建SparkContext对象sc。

rdd的创建 -scala

在Scala中，RDD（弹性分布式数据集）可以通过以下方式创建：

1. 从已有的集合或序列创建RDD

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))

2. 从外部数据源（如文件）中读取数据并创建RDD

val rdd = sc.textFile("file.txt")

3. 从其他RDD进行转换和创建

val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val rdd2 = rdd1.map(_ * 2)

以上是RDD的常见创建方式，需要注意的是，在创建完RDD后，需要将其缓存到内存中以便后续使用。例如，可以使用以下方式将RDD缓存到内存中：

rdd.cache()