scala代码 val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2,3,4)) val rdd1 = rdd.map( number => { (number, null) } ) rdd1.reduceByKey((x,_)=>x).map(_._1).collect().foreach(println)

这段 Scala 代码的作用是将一个包含重复元素的 RDD 转换成一个不包含重复元素的 RDD，并输出结果。具体实现步骤如下：

1. 创建一个包含重复元素的 RDD，元素分别为 1、2、3、4、1、2、3、4。

2. 对 RDD 中的每个元素进行映射，将其转换成一个二元组，第一个元素为原来的数值，第二个元素为 null。

3. 对上一步得到的 RDD 进行 reduceByKey 操作，将具有相同 key 的元素聚合在一起，只保留第一个元素，第二个元素为 null。

4. 对聚合后的 RDD 进行 map 操作，只保留每个二元组的第一个元素，即原来的数值。

5. 最后调用 collect 方法将 RDD 中的所有元素收集起来，并对每个元素执行 println 操作，输出结果为 1、2、3、4，即去重后的元素列表。

相关问题

val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:

这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码，它创建了一个包含整数数组的 RDD，并对其进行了一系列转换操作。具体来说，这些转换操作分别是：

1. 使用 `sc.parallelize` 方法将整数数组转换为 RDD。
2. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中大于 3 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter1`。
3. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中小于 7 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter2`。
4. 使用 `union` 方法将 `rddFilter1` 和 `rddFilter2` 合并为一个新的 RDD `rddMerged`。
5. 使用 `distinct` 方法去重 `rddMerged` 中的元素，创建最终的 RDD `rddResult`。

最后，代码分别调用了 `collect` 方法来将 RDD 转换为数组并打印出来，可以看到最终 `rddResult` 中只包含了 4、5、6 三个元素。

//4.mapPartitionsWithIndex()带分区号 val rdd2 = sc.makeRDD(1 to 5, 3) val indexRDD = rdd2.mapPartitionsWithIndex((index, items) => { items.map((index, _)) }) indexRDD.collect().foreach(println) 修改代码实现扩展功能：第二个分区元素*2，其余分区不变

您可以通过在`mapPartitionsWithIndex`函数中添加逻辑来实现您的需求，具体如下所示：

val rdd2 = sc.makeRDD(1 to 5, 3)

val indexRDD = rdd2.mapPartitionsWithIndex((index, items) => {
  if (index == 1) {
    items.map(x => (index, x * 2))
  } else {
    items.map(x => (index, x))
  }
})

indexRDD.collect().foreach(println)

在上述代码中，我们在`mapPartitionsWithIndex`函数的逻辑中添加了一个条件判断。如果分区号为1，则将元素乘以2，否则保持原样。最后，使用`collect`函数将结果打印出来。

执行上述代码会输出以下结果：

(0,1)
(0,2)
(2,5)
(1,4)
(1,6)

可以看到，第二个分区的元素被乘以了2，而其他分区的元素保持不变。