在pyspark中,可以使用union
、intersection
、subtract
和cartesian
等方法来组合两个RDD(弹性分布式数据集)。
union
方法:将两个RDD的元素合并为一个新的RDD,不去重。rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize([3, 4, 5])
combined_rdd = rdd1.union(rdd2)
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intersection
方法:返回两个RDD中共有的元素组成的新的RDD。rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize([3, 4, 5])
common_rdd = rdd1.intersection(rdd2)
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subtract
方法:返回在第一个RDD中出现但不在第二个RDD中出现的元素组成的新的RDD。rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize([3, 4, 5])
subtracted_rdd = rdd1.subtract(rdd2)
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cartesian
方法:返回两个RDD中所有可能的元素对组成的新的RDD。rdd1 = sc.parallelize([1, 2])
rdd2 = sc.parallelize(['a', 'b'])
cartesian_rdd = rdd1.cartesian(rdd2)
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这些方法可以帮助在pyspark中对两个RDD进行不同类型的组合操作,以满足不同的数据处理需求。
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