已知data = [1,5,7,10,23,20,6,5,10,7,10] ,RDD编程API实现求data的平均数、众数
时间: 2023-09-30 17:11:43 浏览: 37
假设已经将data转化为了RDD对象rdd_data,可以使用以下代码实现平均数和众数的计算:
```python
# 平均数
mean = rdd_data.mean()
print("平均数为:", mean)
# 众数
mode = rdd_data.map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).sortBy(lambda x: x[1], False).take(1)
print("众数为:", mode[0][0])
```
解释:
- `mean()` 函数用于计算RDD中所有元素的平均值;
- `map()` 函数将每个元素映射为 `(value, 1)` 的形式,表示当前值出现了一次;
- `reduceByKey()` 函数将相同的键合并,并将对应的值相加,得到每个值出现的次数;
- `sortBy()` 函数按照出现次数进行排序;
- `take(1)` 函数取出排序后的第一个元素,即出现次数最多的元素。
需要注意的是,如果存在多个众数,以上代码只会返回出现次数最多的那个。如果要求全部众数,可以将 `take()` 函数的参数设为所需的数量。
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1. 首先,使用SparkContext对象来创建一个RDD,将数据集[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]分布到集群上。
2. 然后,使用map函数来对RDD中的每个元素进行平方操作。
3. 最后,使用collect函数来触发计算操作并把结果收集到驱动程序中。
具体的代码如下所示:
```python
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext()
# 创建RDD对象
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
# 对RDD中的每个元素进行平方操作
rdd_square = rdd.map(lambda x: x ** 2)
# 触发计算并收集结果
result = rdd_square.collect()
print(result)
```
运行以上代码,我们得到的结果为:
```python
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144]
```
这个结果就是原始数据集[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]中每个数的平方。
希望这个答案能够解决您的问题。如果您还有其他问题,欢迎继续提问!