在pyspark中对大小数求和，并查看整数

在pyspark中，可以使用reduce函数对大小数进行求和。reduce函数是一个高阶函数，它接受一个二元操作符作为参数，并将该操作符应用于RDD中的所有元素，从而将RDD中的元素逐个聚合到一起。

以下是在pyspark中对大小数求和的示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "SumExample")

# 创建一个包含整数和浮点数的RDD
numbers = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# 使用reduce函数对RDD中的元素求和
sum_result = numbers.reduce(lambda x, y: x + y)

# 打印求和结果
print("求和结果：", sum_result)

在上述代码中，首先创建了一个SparkContext对象，然后使用parallelize函数创建了一个包含整数和浮点数的RDD。接下来，使用reduce函数和lambda表达式对RDD中的元素进行求和操作。最后，打印出求和结果。

关于整数的查看，可以使用filter函数对RDD中的元素进行筛选，只保留整数部分。以下是对整数的查看示例代码：

# 使用filter函数筛选整数
integers = numbers.filter(lambda x: isinstance(x, int))

# 打印整数部分
print("整数部分：", integers.collect())

在上述代码中，使用filter函数和lambda表达式筛选出RDD中的整数部分，并使用collect函数将筛选结果以列表形式返回。最后，打印出整数部分。

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