val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2) val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6), 2) var unionRDD: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2) println(unionRDD.collect().mkString(","))

这段程序使用 Spark 中的 union 方法将两个包含多个整数的 RDD 合并成一个 RDD。

具体来说，程序首先创建了两个包含多个整数的 RDD，分别是 rdd1 和 rdd2。其中，List(1,2,3,4) 和 List(3,4,5,6) 分别是 RDD 中的元素列表，2 是 RDD 的分区数。

然后，程序使用 rdd1.union(rdd2) 将 rdd1 和 rdd2 合并成一个 RDD，其中包含了 rdd1 和 rdd2 中所有的元素。由于 rdd1 和 rdd2 中的元素类型都是整型，因此 union 合并后得到的 RDD 中的元素类型也是整型。

最后，程序使用 collect 方法将合并后的 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

1,2,3,4,3,4,5,6

可以看到，输出结果中包含了 rdd1 和 rdd2 中所有的元素，其中整数 3 和 4 在两个 RDD 中都出现了，因此在合并后的 RDD 中也出现了两次。

相关问题

val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2) val rdd2= rdd.map(_+4) println(rdd2.collect().mkString(","))

这段程序创建了一个包含四个整数的 RDD，并对其中的每个元素都执行了一个加 4 的操作，得到一个新的 RDD。

具体来说，程序首先使用 makeRDD 方法创建了一个包含四个整数的 RDD，其中 List(1, 2, 3, 4) 是 RDD 中的元素列表，2 是 RDD 的分区数。

然后，程序对 RDD 中的每个元素都执行了一个加 4 的操作，使用了 rdd.map(_+4) 这个语句。这个语句中的 _ 表示当前元素本身，因此 _+4 就表示将当前元素加上 4。这个操作产生了一个新的 RDD，其中每个元素都比原来的 RDD 中的对应元素大 4。

最后，程序使用 collect 方法将新的 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

5,6,7,8

可以看到，输出结果中的每个元素都比原来的 RDD 中的对应元素大 4。

val rdd1 = sc.makeRDD(List(("a",1), ("b", 2),("c", 3)),2) val rdd2 = sc.makeRDD(List(("b", 5), ("d",4), ("b", 6)),2) val joinRDD: RDD[(String, (Int, Option[Int]))] = rdd1.leftOuterJoin(rdd2) println(joinRDD.collect().mkString(","))

这段代码使用 Spark 中的 leftOuterJoin 对两个 RDD 进行连接操作，其中 rdd1 和 rdd2 分别包含了一些键值对。leftOuterJoin 方法将 rdd1 中的键值对与 rdd2 中相同键的键值对进行连接，并返回一个新的 RDD，其中每个键对应一个元组，第一个元素是键的值，第二个元素是一个二元组，表示 rdd1 中该键对应的值以及 rdd2 中该键对应的值（如果存在的话），否则为 None。

具体来说，这段代码中，rdd1 包含三个键值对，分别是 ("a",1), ("b", 2),("c", 3)，rdd2 包含三个键值对，分别是 ("b", 5), ("d",4), ("b", 6)。leftOuterJoin 方法将它们连接起来，得到一个新的 RDD，其中包含三个元素，分别对应 rdd1 中的三个键值对，具体为：

- ("a",(1,None))
- ("b",(2,Some(5)))
- ("b",(2,Some(6)))
- ("c",(3,None))

最后，代码通过 collect 方法将 RDD 中的所有元素以字符串形式输出。输出结果为：

(a,(1,None)),(b,(2,Some(5))),(b,(2,Some(6))),(c,(3,None))