以下程序运行结果是 。 val rdd = sc.makeRDD(List(("11", 2), ("1", 11), ("2", 23)), 2) val sortRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.sortBy(t => t._1) println(sortRDD.collect().mkString(","))

这段程序使用 Spark 中的 sortBy 方法对一个包含三个键值对的 RDD 进行排序操作。其中，RDD 中的每个元素都是一个二元组，第一个元素为字符串类型的键，第二个元素为整型类型的值。

sortBy 方法可以接受一个函数作为参数，该函数用于将 RDD 中的每个元素映射为一个可以排序的值。在这个例子中，使用 t => t._1 作为参数，表示按照每个元素的第一个元素（即键）进行排序。

由于 RDD 被分为两个分区，因此排序操作在每个分区内部进行。具体来说，程序会对每个分区内的元素进行排序，然后再将排序后的分区合并起来，得到最终的排序结果。

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

(1,11),(11,2),(2,23)

可以看到，RDD 中的元素按照键的字典序进行了排序，输出结果中的元素顺序为 (1,11)，(11,2)，(2,23)。

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, 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。