键值对RDD转换操作values只会把PairRDD中的value返回形成一个新的RDD

。例如，有一个键值对RDD如下：

rdd = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e')]

若对其进行values操作，则会得到一个由value组成的新RDD，如下：

>>> rdd.values().collect()
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

相关问题

键值对RDD的特点和作用有哪些

键值对RDD是指将数据集中的每个元素看作是一个键值对的形式来存储和处理的RDD。它的特点和作用如下：

1. 适用范围广：键值对RDD可以用于广泛的场景中，如数据聚合、连接、分组、排序等。

2. 数据划分更加灵活：键值对RDD的数据划分方式可以是hash，range或者是自定义的Partitioner，这使得在数据处理时可以更加灵活地控制数据的划分方式和位置。

3. 更高效的数据处理：键值对RDD可以使用一些特定的算子，如reduceByKey、groupByKey、join等，这些算子在处理数据集时可以极大地提高计算效率，避免了大量的数据重复计算。

4. 更加可读性强：键值对RDD的数据格式清晰明了，易于理解和维护，因此在开发过程中可以提高代码的可读性和可维护性。

总之，键值对RDD是Spark中一种非常重要的数据结构，它可以帮助我们更加高效地处理和分析大规模数据集。

怎么理解pyspark RDD中的键值对

在PySpark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个分布式的不可变的数据集合。RDD中的键值对是指每个元素都是一个键值对（key-value pair）的数据结构。

键值对是一种将键（key）与对应的值（value）进行关联的方式。在RDD中，键值对可以用来表示与某个键相关联的数据。通常情况下，键值对用于进行分组、聚合和连接等操作。

在PySpark中，使用键值对可以通过多种方式创建RDD，如通过`parallelizePairs()`、`groupBy()`、`reduceByKey()`等方法。例如，可以使用下面的代码创建一个包含键值对的RDD：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "keyValuePairsExample")

# 创建一个包含键值对的RDD
data = [("apple", 1), ("banana", 2), ("apple", 3), ("banana", 4), ("orange", 5)]

rdd = sc.parallelize(data)

# 输出RDD中的内容
rdd.foreach(print)

运行结果：

('apple', 1)
('banana', 2)
('apple', 3)
('banana', 4)
('orange', 5)

在上述示例中，我们使用`parallelize()`方法创建了一个包含键值对的RDD。每个元素都是一个键值对，其中键表示水果的名称，值表示水果的数量。

使用键值对的好处是可以方便地进行基于键的操作，如按键分组、聚合、排序等。例如，可以使用`reduceByKey()`方法对具有相同键的值进行聚合操作，或者使用`groupByKey()`方法将具有相同键的值分组在一起。

总之，通过使用键值对，我们可以更加方便地对数据进行操作和处理，提高代码的可读性和灵活性。