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。

相关问题

scala代码 val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2,3,4)) val rdd1 = rdd.map( number => { (number, null) } ) rdd1.reduceByKey((x,_)=>x).map(_._1).collect().foreach(println)

这段 Scala 代码的作用是将一个包含重复元素的 RDD 转换成一个不包含重复元素的 RDD，并输出结果。具体实现步骤如下：

1. 创建一个包含重复元素的 RDD，元素分别为 1、2、3、4、1、2、3、4。

2. 对 RDD 中的每个元素进行映射，将其转换成一个二元组，第一个元素为原来的数值，第二个元素为 null。

3. 对上一步得到的 RDD 进行 reduceByKey 操作，将具有相同 key 的元素聚合在一起，只保留第一个元素，第二个元素为 null。

4. 对聚合后的 RDD 进行 map 操作，只保留每个二元组的第一个元素，即原来的数值。

5. 最后调用 collect 方法将 RDD 中的所有元素收集起来，并对每个元素执行 println 操作，输出结果为 1、2、3、4，即去重后的元素列表。

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。