在Spark中并行化多个数据集可以通过使用Spark的并行化操作来实现。Spark提供了多种并行化操作,包括并行化集合、读取外部数据源、转换操作等。
sc.parallelize()
函数将多个数据集并行化为一个RDD(弹性分布式数据集)。map()
函数对每个数据集中的元素进行转换,使用filter()
函数过滤数据集中的元素,使用reduce()
函数对数据集中的元素进行聚合等。并行化多个数据集的优势包括:
应用场景:
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