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)
时间: 2023-09-04 22:10:03 浏览: 63
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
scala>val data=sc.parallelize(List(1,2,4,3))
你的第一个问题是关于 Scala 语言的代码,代码中使用了 Spark 的并行化计算框架,将列表 [1,2,4,3] 并行化为一个数据集合 RDD(Resilient Distributed Datasets)。这个 RDD 包含了列表中的元素,并且可以在分布式环境下进行计算。你想问什么关于这段代码的问题呢?
//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:
```scala
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。