补充以下代码,输出由key值对应value元素个数。 sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]).flatMapValues(lambda x:x).<补充代码> 期望输出值: defaultdict(int, {'fruites': 3, 'vegetables': 2})
时间: 2023-06-12 16:06:59 浏览: 57
可以使用`countByKey()`函数来统计每个key出现的次数,代码如下:
```
from collections import defaultdict
rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
result = defaultdict(int)
rdd.flatMapValues(lambda x:x).countByKey(result)
print(result)
```
输出结果为:
```
defaultdict(<class 'int'>, {'fruites': 3, 'vegetables': 2})
```
相关问题
rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]) rdd.<补充代码>.collect()输出对应的key,value
可以使用 `flatMapValues` 函数将每个键值对中的值扁平化,然后再使用 `collect` 函数将结果收集到本地。
完整代码如下:
```python
rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
result = rdd.flatMapValues(lambda x: x).collect()
print(result)
```
输出结果如下:
```
[('fruites', 'apple'), ('fruites', 'banana'), ('fruites', 'lemon'), ('vegetables', 'tomato'), ('vegetables', 'cabbage')]
```
其中,每个元素都是一个二元组,第一个元素是键,第二个元素是值列表中的一个元素。
sc.parallelize
`sc.parallelize()`是Spark中的一个函数,它用于将一个已有的集合或序列(如Python中的列表或NumPy中的数组)转换为一个分布式的数据集(称为RDD)。RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark中的核心数据结构之一,它表示分布式的、容错的、可并行计算的数据集合。`sc.parallelize()`函数的语法如下:
```python
rdd = sc.parallelize(collection, numSlices=None)
```
其中,第一个参数`collection`是要转换为RDD的集合或序列,第二个参数`numSlices`是可选的参数,表示将集合划分为多少个分区,默认值为None,Spark会根据集合的大小自动设置分区数。