spark中的glom函数用法
时间: 2023-10-10 21:09:43 浏览: 70
`glom`函数是Spark RDD中的一个转换函数,它将RDD中每个分区的元素列表组合成一个列表。具体用法如下:
```python
rdd.glom()
```
例如,如果我们有以下RDD:
```python
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
```
这个RDD有3个分区,每个分区包含2个元素。我们可以使用`glom`函数将每个分区的元素列表组合成一个列表:
```python
result = rdd.glom().collect()
print(result)
# Output: [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
```
在这个例子中,`glom`函数将RDD分成3个分区,并将每个分区的元素列表组合成一个列表。最终结果是一个包含3个列表的列表。
相关问题
spark的glom函数怎么用
glom函数是Spark中的一个转换函数,它将一个RDD中的每个分区中的元素合并为一个数组。具体用法如下:
```python
rdd.glom()
```
其中,rdd是要进行合并的RDD对象。调用glom函数后,返回的是一个新的RDD对象,其中每个元素都是原RDD中一个分区中的所有元素组成的数组。
下面是一个示例代码,演示了如何使用glom函数:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "glom example")
data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3) # 创建一个包含6个元素的RDD对象,分成3个分区
glom_data = data.glom().collect() # 对RDD中的元素进行合并
print(glom_data)
```
输出结果为:
```
[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
```
可以看到,glom函数将原来的分区划分合并为了一个数组。
spark中glom算子
在Spark中,glom算子是一个转换操作,它将每个分区的数据合并为一个数组。具体来说,glom算子将每个分区的数据集合并为一个数组,并将这些数组作为一个新的分布式数据集的元素,该数据集的分区数与原始数据集相同。
glom算子的主要作用是将分区数据聚合为一个整体,以便对整个数据集进行操作。例如,如果你想在整个数据集上执行一个聚合操作,你可以使用glom先将所有数据合并为一个数组,然后再对这个数组执行聚合操作。
以下是一个使用glom算子的示例代码:
```
val data = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), 3) // 创建一个包含6个元素的RDD,分为3个分区
val glomData = data.glom() // 将每个分区的数据合并为一个数组
glomData.foreach(arr => println(arr.mkString(","))) // 输出每个数组的内容
```
输出结果为:
```
1,2
3,4
5,6
```
可以看到,glom算子将每个分区的数据合并为一个数组,并将这些数组作为一个新的分布式数据集的元素。在这个例子中,原始数据集有3个分区,glom之后得到一个包含3个数组的新数据集。
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