var rdd3=sc.parallelize(Array("A","B","C","D"))var rdd4 = sc.parallelize(Array("A","B","E","F"))rdd4.subtrace(rdd3).collect

这段代码是使用 Scala 语言编写的，运行在 Apache Spark 分布式计算框架上。它创建了两个 RDD（Resilient Distributed Datasets），即 rdd3 和 rdd4，分别包含了字符串数组 ["A","B","C","D"] 和 ["A","B","E","F"]。其中，sc 是 SparkContext 对象，用于管理 Spark 应用程序的运行环境。

接下来，代码调用了 rdd4 的 subtract 方法，将 rdd3 从中减去。该方法返回一个新的 RDD，即 rdd4 和 rdd3 的差集。最后，代码调用 collect 方法，将最终的结果以数组的形式返回。

因此，该代码的输出结果应该是 Array("E","F")，即 rdd4 中不包含于 rdd3 的元素。

相关问题

val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)) rdd.reduce((a,b)=>a+b)

这段代码的功能是什么？

这段代码是在Spark中创建一个RDD，其中包含数字1到5，然后使用reduce()函数对RDD中的元素进行求和，最终返回求和结果10。reduce()函数接受一个二元运算符作为参数，将RDD中的所有元素依次聚合起来，得到一个最终结果。在这个例子中，二元运算符是一个简单的加法操作。

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。