如何根据映射结果过滤spark RDD？

根据映射结果过滤Spark RDD可以使用RDD的filter操作。filter操作可以根据指定的条件筛选出满足条件的元素，返回一个新的RDD。

具体步骤如下：

首先，通过map操作对RDD进行映射，得到一个新的RDD。
然后，使用filter操作对新的RDD进行过滤，根据指定的条件筛选出满足条件的元素。
最后，得到过滤后的RDD，可以继续进行后续的操作或输出结果。

下面是一个示例代码：

# 创建一个SparkContext对象
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext()

# 创建一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# 对RDD进行映射，将元素加1
mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x + 1)

# 根据映射结果过滤RDD，筛选出大于3的元素
filtered_rdd = mapped_rdd.filter(lambda x: x > 3)

# 输出过滤后的RDD
print(filtered_rdd.collect())

在这个示例中，我们首先对RDD进行映射，将每个元素加1，然后根据映射结果过滤出大于3的元素，最后输出过滤后的RDD。

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