var rdd3=sc.parallelize(Array("A","B","C","D"))var rdd4 = sc.parallelize(Array("A","B","E","F"))rdd4.subtrace(rdd3).collect
时间: 2023-09-11 08:10:44 浏览: 39
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。
统计每个单词出现的次数。 word_rdd = sc.parallelize([hello, world, hello, hi, hello, hi])
可以使用以下代码实现:
```python
word_rdd = sc.parallelize(['hello', 'world', 'hello', 'hi', 'hello', 'hi'])
word_count = word_rdd.countByValue()
print(word_count)
```
输出结果为:
```
defaultdict(<class 'int'>, {'hello': 3, 'world': 1, 'hi': 2})
```
其中,`countByValue()` 方法返回一个字典,其中每个键表示 RDD 中的一个唯一值,而每个值表示该键在 RDD 中出现的次数。在本例中,单词“hello”出现了3次,单词“world”出现了1次,单词“hi”出现了2次。