rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])如何转换为整形然后输出个位数为3的数字

可以使用map和filter操作来实现。首先使用map操作将RDD中的字符串类型转换为整型类型，然后使用filter操作筛选出个位数为3的数字，最后使用collect操作将结果输出。

代码如下：

rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])
res = rdd.map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else None).filter(lambda x: x and x%10==3).collect()
print(res)

输出：

[123]

解释：

- map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else None) 将RDD中的字符串类型转换为整型类型，如果字符串不是数字则转换为None。
- filter(lambda x: x and x%10==3) 筛选出个位数为3的数字。
- collect() 将结果输出。

相关问题

rdd = sc.parallelize(["hello", "123", "world", "456"])result_rdd = rdd.map(lambda x: int(x) if x.isdigit() else x)求上述代码个位数为3的元素

根据您提供的代码，我们可以使用以下代码来查找个位数为3的元素：

result_rdd.filter(lambda x: isinstance(x, int) and x % 10 == 3).collect()

在上述代码中，我们首先使用`filter`函数过滤出RDD中的整数元素，并且这些元素的个位数为3。然后，我们使用`collect`函数将结果收集到驱动程序中。

请注意，如果您的RDD中不包含整数元素，则上述代码不会产生任何输出。

统计每个单词出现的次数。 word_rdd = sc.parallelize([hello, world, hello, hi, hello, hi])

可以使用以下代码实现：

word_rdd = sc.parallelize(['hello', 'world', 'hello', 'hi', 'hello', 'hi'])
word_count = word_rdd.countByValue()
print(word_count)

输出结果为：

defaultdict(<class 'int'>, {'hello': 3, 'world': 1, 'hi': 2})

其中，`countByValue()` 方法返回一个字典，其中每个键表示 RDD 中的一个唯一值，而每个值表示该键在 RDD 中出现的次数。在本例中，单词“hello”出现了3次，单词“world”出现了1次，单词“hi”出现了2次。