补充以下代码,输出由key值组成的列表和value值组成的列表 rdd=sc.parallelize([(1, 2), (3, 4)]) rdd.<补充代码>.collect() rdd.<补充代码>.collect()
时间: 2024-05-22 22:10:55 浏览: 10
补充的代码如下:
rdd=sc.parallelize([(1, 2), (3, 4)])
rdd_keys = rdd.keys().collect()
rdd_values = rdd.values().collect()
print(rdd_keys)
print(rdd_values)
输出结果为:
[1, 3]
[2, 4]
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。
统计每个班级的平均分。 score_rdd = sc.parallelize([(1, 90), (2, 80), (1, 85), (2, 75), (1, 95)])
可以使用 Spark 的 map-reduce 操作来实现。首先,对 RDD 进行 map 操作,将每个元素的键(即班级编号)作为 key,将每个元素的值(即分数)作为 value。然后,对这些键值对进行 reduceByKey 操作,计算每个班级的总分和学生人数,最后对每个班级的总分除以学生人数得到平均分。
代码如下:
```
score_rdd = sc.parallelize([(1, 90), (2, 80), (1, 85), (2, 75), (1, 95)])
# 计算每个班级的总分和学生人数
class_total = score_rdd.map(lambda x: (x[0], (x[1], 1))) \
.reduceByKey(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))
# 计算每个班级的平均分
class_avg = class_total.map(lambda x: (x[0], x[1][0] / x[1][1]))
# 输出结果
print(class_avg.collect())
```
输出结果为:
```
[(2, 77.5), (1, 90.0)]
```
表示第 1 个班级的平均分为 90 分,第 2 个班级的平均分为 77.5 分。
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