使用PySpark RDD算子完成指定操作 创建一个1-10整数数组的RDD,将所有元素执行平方运算以后形成新的RDD
时间: 2023-06-05 20:08:15 浏览: 164
好的,这个问题属于计算机科学,可以回答。下面是代码:
```
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Squared Numbers")
nums = list(range(1, 11))
rdd = sc.parallelize(nums)
squared_rdd = rdd.map(lambda x: x**2)
for num in squared_rdd.collect():
print(num)
```
输出结果:
```
1
4
9
16
25
36
49
64
81
100
```
相关问题
创建一个1-10数组的RDD,将所有元素*2形成新的RDD;创建两个RDD,分别为rdd1和rdd2数据分别为1 to 6和4 to 10,求并集。
在Apache Spark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心的数据结构。你可以使用Spark的Scala API来完成你的需求。
首先,创建一个包含1到10的RDD,并将所有元素乘以2来形成一个新的RDD,可以通过以下步骤实现:
1. 创建初始的RDD。
2. 使用`map`函数来转换RDD中的每个元素。
3. `map`函数将对RDD中的每个元素应用一个函数,这里是乘以2的操作。
以下是Scala代码示例:
```scala
val sc = ... // SparkContext的初始化
val rdd = sc.parallelize(1 to 10) // 创建包含1到10的RDD
val rddMultipliedByTwo = rdd.map(_ * 2) // 将所有元素乘以2形成新的RDD
```
其次,创建两个RDD,分别为`rdd1`和`rdd2`,并求它们的并集:
1. 分别创建两个RDD,一个包含1到6,另一个包含4到10。
2. 使用`union`函数来合并两个RDD。
以下是Scala代码示例:
```scala
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 6) // 创建RDD1
val rdd2 = sc.parallelize(4 to 10) // 创建RDD2
val rddUnion = rdd1.union(rdd2) // 求rdd1和rdd2的并集
```
通过这种方式,你可以在Spark中创建所需的RDD并进行相应的操作。
10. Spark中RDD算子运算记录的顺序是( );执行顺序是( )。
RDD算子运算记录的顺序是**懒执行(lazy evaluation)**,即只有在遇到一个**action算子**时才会执行之前的所有**transformation算子**。而执行顺序则是**依赖关系(dependency)**,即一个RDD的计算需要依赖于其父RDD的计算结果,所以父RDD会先于子RDD计算。