pyspark将两个rdd合并在一起
pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了丰富的功能和工具，可以在分布式计算环境中进行数据处理和分析。在pyspark中，可以使用RDD（弹性分布式数据集）来表示和操作数据。
要将两个RDD合并在一起，可以使用RDD的union()方法。union()方法将两个RDD的元素合并成一个新的RDD，新的RDD包含了两个原始RDD的所有元素。
下面是一个示例代码：
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Merge RDD Example")
# 创建两个RDD
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize([4, 5, 6])
# 合并两个RDD
merged_rdd = rdd1.union(rdd2)
# 输出合并后的RDD内容
print(merged_rdd.collect())
# 停止SparkContext对象
sc.stop()上述代码中，首先创建了一个SparkContext对象，然后使用parallelize()方法创建了两个RDD，分别是rdd1和rdd2。接着，使用union()方法将rdd1和rdd2合并成一个新的RDD，赋值给merged_rdd变量。最后，使用collect()方法将合并后的RDD内容打印出来。
这是一个简单的示例，实际应用中，可以根据具体需求对合并后的RDD进行进一步的转换和操作。
腾讯云提供了弹性MapReduce（EMR）服务，可以用于大规模数据处理和分析。EMR基于开源的Hadoop和Spark等技术，提供了稳定可靠的分布式计算环境。您可以使用腾讯云EMR来运行pyspark程序，处理大规模数据集。
腾讯云EMR产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
相关·内容
1回答
我试图从rdd中筛选值为"01-10-2019“的
print("\n ### Remove duplicates in merged RDD:")
insuredata = insuredatamerged_cache.distinct()
print("insuredata: ",type(insuredata))
print("\n ### Increase partition to 8 in merged RDD:")
insuredata.getNumPartitions()
insuredatarepart = insu
浏览 5提问于2020-02-08得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在使用pyspark，并试图使用S3的文件通配符特性读取数据，但是我得到了以下错误：
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.2.0
/_/
Using Python version 2.7.6 (default, Jul 24 2015 16:07:07)
SparkContext available as sc.
>>>
浏览 3提问于2016-01-07得票数 3
回答已采纳
1回答
按键组合配对
、、
使用pyspark，我有网格坐标(x,y)和位于每个网格广场内的各个点，所以我有：
rdd1 = ((x,y), [point1, point2, point3])
我也有一个rdd点被移动到那个网格中，所以：
rdd2 = ((x, y), [point4, point5, point6])
我想把它们合并，这样我就有了：
merged_rdd = ((x,y), [point1, point2, point3], [point4, point5, point6])
浏览 2提问于2022-07-28得票数 0
3回答
我正在尝试学习星火，以下是一些类似于使用pyspark的hello-word级示例。我得到了一个“方法isBarrier([])不存在”错误，完全错误包含在代码下面。
from pyspark import SparkContext
if __name__ == '__main__':
sc = SparkContext('local[6]', 'pySpark_pyCharm')
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
rdd.collect()
rdd.c
浏览 0提问于2019-03-04得票数 7
回答已采纳
2回答
火花相交
、
我希望在pyspark中得到两个RDD的交集。它们看起来如下：
rdd1 = sc.parallelize(["abc","def", "ghi"])
rdd2 = sc.parallelize([["abc","123"],["df",345], ["ghi","678"])
是否可以使用pyspark的rdd操作符来获得：
intersection_rdd --> ["abc","123"] ["ghi",&#
浏览 4提问于2016-12-19得票数 1
回答已采纳
我有两个Spark1.4.1 PipelineRDD (我不知道这是什么对象:-s：
1) ids列表(ids_alsaciens RDD)
2)人员名单(人员RDD)
'Personnes‘RDD有4个字段，都是json格式，键是"id“。对于这个表中的同一个人，我可能有几行( id是相同的)。
我想获取'personnes‘RDD上的所有行，该id包含在'alsacien’表中。
我怎么能在火花中这样做呢？
>type(ids_alsaciens)
pyspark.rdd.PipelinedRDD
>type(personnes)
pyspark
浏览 0提问于2015-08-24得票数 1
回答已采纳
1回答
加入PySpark不加入任何值
、、、、
在PySpark中，我想用键值对对两个RDD进行完全的外部连接，其中键可以是None。例如：
rdd1 = sc.parallelize([(None, "a"), (None, "b")])
rdd2 = sc.parallelize([(None, "c"), (None, "d")])
join_rdd = rdd1.join(rdd2)
看起来，PySpark加入了键为空的记录：
print(rdd1.join(rdd2).take(10))
>>> [(None, ('a', '
浏览 0提问于2016-03-02得票数 1
我想将pyspark.sql.dataframe.DataFrame转换为pyspark.rdd.RDD[String]
我将DataFrame df转换为RDD data
data = df.rdd
type (data)
## pyspark.rdd.RDD
新的RDD data包含Row
first = data.first()
type(first)
## pyspark.sql.types.Row
data.first()
Row(_c0=u'aaa', _c1=u'bbb', _c2=u'ccc', _c3=u'ddd&#
浏览 2提问于2016-02-17得票数 8
回答已采纳
当我通过rdd.repartition(1).saveAsTextFile(file_path)保存一对rdd时，会遇到一个错误。
Py4JJavaError: An error occurred while calling o142.saveAsTextFile.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.internal.io.SparkHadoopWriter$.write(SparkHadoopWriter.scala:100)
at org.apache.spark.rdd.
浏览 1提问于2020-07-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我对pyspark是个新手。我一直在尝试将两个稀疏RDD相乘。whichI尝试生成两个稀疏矩阵的代码，我写了一个函数来乘以两个RDD，但我认为这不是解决方案，因为计算不是并行进行的。有人能帮我一下吗？如何并行地乘以RDD？我在这些网站上尝试了很多资源，但没有想出解决方案。
import findspark
findspark.init()
import numpy as np
import pyspark
import random
from scipy.sparse import rand
sc = pyspark.SparkContext(appName="matrix")
浏览 28提问于2019-11-02得票数 1
我有以下代码：
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml.linalg import Vectors, VectorUDT
import pyspark.sql.functions as F
dot_udf = F.udf(lambda x,y: float(x.dot(y)), DoubleType())
l = [(Vectors.dense([1, 2, 3, 4 ,5]), Vectors.dense([5, 4, 3, 2, 1]),),
(Vectors.dense([0, 4, 8, 2, 1]), None,),
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
回答已采纳
我在本地机器上运行pyspark，我想限制使用的内核和内存的数量(我有8个内核和16 of的内存)
我不知道该怎么做，我试着将这些代码添加到我的代码中，但是这个过程仍然很贪婪。
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = (SparkConf().setMaster("local[4]")
.set("spark.executor.cores", "4")
.set("spark.cores.max", "4")
.set('
浏览 0提问于2016-05-12得票数 0
我的train_rdd和(('a',1),('b',2),('c',3))一样。我使用以下方法将其转换为DataFrame
from pyspark.sql import Row
train_label_df = train_rdd.map(lambda x: (Row(**dict(x)))).toDF()
但也许某些RDDS中缺少了一些钥匙。所以错误就会发生。
File
"/mnt/hadoop/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_/container_05_000017/py
浏览 8提问于2020-07-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我是Spark的新手。在将一个顶级外部函数传递到RDD_old.reduceByKey之后，当我试图从RDD_new收集结果时，出现了这个错误。
首先，我定义了一个treeStruct：
class treeStruct(object):
def __init__(self,node,edge):
self.node = nodeDictionary
self.edge = edgeDictionary
在那之后，我用sc.parallelize把两个treeStructs转换成了RDD：
RDD = sc.parallelize([treeStruct
浏览 0提问于2017-03-08得票数 0
1回答
我正在尝试使用pyspark来实现一个点产品，以学习pyspark的语法。
我目前已经实现了如下所示的点产品：
import operator as op
from functools import reduce
def inner(rdd, rdd2):
return (rdd.zip(rdd2)
.map(lambda x: reduce(op.mul, x))
.reduce(lambda x,y: x + y)
)
我的解决方案感觉不优雅(特别是我的lambda函数)。我想知道是否会有一种更“平庸”的方式来写这个。
此外，对于这个问题，
浏览 0提问于2016-01-20得票数 3
回答已采纳
1回答
我使用pyspark处理多个日志文件，其中一条记录被分成多行格式，所以我选择wholeTextFiles来读取数据，然后过滤出我想要的内容。每个文件大小约800M，共有4096个文件。然而，spark作业在处理一些任务后崩溃，以下是我的配置和代码。
配置：
--num-executors 100 --executor-cores 1 --executor-memory 30G
核心代码：
file_rdd= sc.wholeTextFiles(inputDir, 2500)
print file_rdd.getNumPartitions()
out_rdd = file_rdd.flatMap
浏览 20提问于2019-10-28得票数 0
在pyspark中给出一个RDD，我想创建一个新的RDD，它只包含它的前n项(副本)，如下所示： n=100 rdd2 = rdd1.limit(n) 除了RDD没有像DataFrame那样的方法limit()。 注意，我不想收集结果，结果必须仍然是RDD，因此我不能使用RDD.take()。 我使用的是pyspark 2.44。
浏览 19提问于2019-10-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试测试PySpark在一些非常大的数据(10到1s的GBs到1s的TBs)上迭代的能力。对于大多数脚本，我发现PySpark的效率与Scala代码差不多。在其他情况下(如下面的代码)，我会遇到严重的速度问题，速度会慢10到12倍。
path = "path/to/file"
spark = SparkSession.builder.appName("siteLinkStructureByDate").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
df = RecordLoader.loadSomethingAsDF(
浏览 0提问于2017-12-01得票数 3
回答已采纳
我正在查找数据中所有列的“模式”，并将它们存储在列表中。计算每个列的我的模式的代码：
from pyspark.sql.functions import *
#calculating mode value
mode_val = []
for i in df_num.columns :
cnts = df_num.groupBy(i).count()
mode = cnts.join(
cnts.agg(max("count").alias("max_")), col("count") == col(&#
浏览 0提问于2018-04-03得票数 2
回答已采纳
我有一个非常简单的用例，我使用sc.binaryFiles方法从s3读取大量图像作为rdd。一旦创建了RDD，我将把rdd中的内容传递给vgg16特征提取器函数。因此，在这里，我需要模型数据来进行特征提取，所以我将模型数据放入广播变量中，然后访问每个map函数中的值。以下是代码：
s3_files_rdd = sc.binaryFiles(RESOLVED_IMAGE_PATH)
s3_files_rdd.persist()
model_data = initVGG16()
broadcast_model = sc.broadcast(model_data)
features_rdd =
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
我对PySpark (更多的是对Scala的了解)有点陌生，最近我遇到了下面的观察。当我使用并行化()方法创建RDD时，返回类型是RDD类型。但是，当我使用range()方法创建RDD时，它的类型是PipelinedRDD。例如：
>>> listRDD =sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
>>> print(listRDD.collect())
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> print(type(listRDD))
<class 'pyspark.rdd.RDD'&
浏览 6提问于2020-06-08得票数 1
回答已采纳
我已经设置了一个Kafka代理，并且我设法用pyspark读取记录。
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark
import sys
from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext, Row
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
conf = SparkConf().setMaster("my
浏览 12提问于2020-05-20得票数 0
我使用的是pyspark，我想将结果写到json，但是当我使用
然后，我得到结果json为: part-00000-sdfh837fjh-6f8a-44d1-b0bb-sdjfh9236dj-c000.json
创建我的df的命令类似于以下内容：
import json
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
rdd = sc.parallelize([(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)])
df = rdd.toDF(["a","b","c&
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
回答已采纳
我只想找出与特定键关联的所有值的平均值，下面是我的程序：
from pyspark import SparkContext,SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("averages").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
file_rdd = sc.textFile("C:\spark_programs\python programs\input")
vals_rdd = file_rdd.map(lambda x:(x.split(
浏览 1提问于2017-10-01得票数 0
我在PySpark中有两个PySpark：
RDD1:
[(u'2013-01-31 00:00:00', u'a', u'Pab', u'abc', u'd'),(u'2013-01-31 00:00:00', u'a', u'ab', u'abc', u'g'),.....]
RDD2:
[(u'41',u'42.0'),(u'24',u'98.0'),....]
两个
浏览 7提问于2015-12-07得票数 5
所以我有两个RDD1 (假设是RDD1和RDD2)，每个都有一个数字列表。这两个列表的大小相同。我想创建一个RDD3，其中RDD3中的每个元素都是RDD1和RDD2的相应元素的相加。如何在python中使用pyspark函数完成此操作？
浏览 12提问于2020-07-10得票数 0
我正在使用以下代码将我的rdd转换为数据帧：
time_df = time_rdd.toDF(['my_time'])
并得到以下错误：
TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-40-ab9e3025f679> in <module>()
----> 1 time_df = time_rdd.toDF(['my_time'])
/usr/local/spark-latest/python/pyspark/sql/session.py in toDF(sel
浏览 0提问于2016-09-29得票数 2
3回答
按键值分类
、、、
我正在尝试将一个值(键、值)与(pyspark)组合起来。我设法按键进行分组，但在内部，我希望对值进行分组，如下面的示例所示。
我需要按cout()列GYEAR进行分组。
%pyspark
rdd1 = sc.textFile("/datos/apat63_99.txt")
rdd2 = rdd1.map(lambda line : line.split(",") ).map(lambda l : (l[4],l[1],l[0]))
for line in rdd2.take(6):
print(line)
##################
浏览 1提问于2019-07-05得票数 3
回答已采纳
1回答
Jupyter PySpark发送错误=> TypeError：()缺少1个必需的位置参数：'y‘ 我正在使用Jupyter中的PySpark，并且有以下代码，它会向我发送以下错误： l = [i for i in range (0,3000)]
rdd = sc.parallelize(l) def check(x,y,k):
if (((2*x+1)**2)+((2*y+1)**2))<(2*k)**2:
return 1
else:
return 0 rdd4 = rdd.cartesian(rdd) rdd5 = r
浏览 12提问于2019-10-13得票数 0
回答已采纳
我有以下代码:对于每个my_id，我尝试根据timestamp字段对amount字段进行排序：
output_rdd = my_df.rdd.map(lambda r: (r['my_id'], [r['timestamp'],[r['amount']]]))\
.reduceByKey(lambda a, b: sorted(a+b, key=(a+b)[0]))\
.map(lambda r: r[1])
但是，我得到了以下错误：
Py4JJava
浏览 14提问于2016-09-28得票数 0
回答已采纳
我有两个RDDs，我想用pyspark把它们组合在一起。 first_rdd = ['Mike', 'Kate', 'Robert']
second_rdd = [23, 45, 67]
result_rdd = [('Mike', 23), ('Kate', 45), ('Robert', 67)] 提前感谢
浏览 43提问于2020-12-10得票数 0
2回答
我刚开始使用pyspark，我刚刚将我的RandomForestRegressor模型保存在一个名为" model“的文件夹中。我有三个文件夹:数据、元数据和treesMetadata。每个人都有一些文件。
现在我正在尝试在一个新的木星笔记本加载模型。这是我加载模型的代码：
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark
from pyspark.sql.types import FloatType,StructField,StringType,IntegerType,StructType
from pyspark.ml.regr
浏览 0提问于2019-07-15得票数 4
回答已采纳
1回答
我在pyspark有两个rdd
rdd1=sc.parallelize(['a','b'])
rdd2=sc.parallelize(['c','d'])
我想生成一个rdd，其中包含每个rdd的一个元素。(a，c)，(b，c)，(a，d)，(b，d)我试过了
rdd3=rdd1.map(lambda x:x)+rdd2.map(lambda y:y)
它失败了
浏览 13提问于2019-11-17得票数 0
回答已采纳
在客户端模式下启动火花放电。bin/pyspark --master yarn-client --num-executors 60，shell上的导入numpy很好，但是在kmeans中失败了。不知怎么的，执行者们没有安装过，这是我的感觉。我在任何地方都找不到好的解决办法，让工人们知道“无生气”的事。我试着设置PYSPARK_PYTHON，但这也不起作用。
import numpy
features = numpy.load(open("combined_features.npz"))
features = features['arr_0']
features.
浏览 7提问于2016-02-05得票数 19
回答已采纳
我已经编写了一个模块，其中包含了在PySpark DataFrames上工作的函数。它们对DataFrame中的列进行转换，然后返回一个新的DataFrame。下面是代码的一个示例，缩短为只包含其中一个函数：
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import types as t
import pandas as pd
import numpy as np
metadta=pd.DataFrame(pd.read_csv("metadata.csv")) # this contains metad
浏览 6提问于2016-03-10得票数 7
回答已采纳
下面的代码片段试图将一个简单的函数应用于一个PySpark RDD对象：
import pyspark
conf = pyspark.SparkConf()
conf.set('spark.dynamicAllocation.minExecutors', 5)
sc = SparkContext(appName="tmp", conf=conf)
sc.setLogLevel('WARN')
fn = 'my_csv_file'
rdd = sc.textFile(fn)
rdd = rdd.map(lambda line: l
浏览 3提问于2016-03-20得票数 1
回答已采纳
我的项目中有一个使用.txt处理多个PySpark消息文件的要求。文件从本地dir移动到HDFS路径(hdfs://messageDir/..)使用批处理和每批处理，我可以看到几千个.txt文件，它们的总大小约为100 is。几乎所有的文件都小于1MB。
我可以知道HDFS如何存储这些文件并执行拆分吗？因为每个文件都小于1MB(小于64/128 MB的HDFS块大小)，所以我认为不会发生任何分裂，但是文件将被复制并存储在3个不同的数据节点中。
当我使用Spark读取HDFS目录中的所有文件时(hdfs://messageDir/.)使用像*.txt这样的外卡匹配，如下所示：
rdd = sc.
浏览 2提问于2018-10-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个pyspark RDD，它有大约200万个元素。我不能一次收集它们，因为它会导致OutOfMemoryError异常。 如何批量采集？ 这是一个潜在的解决方案，但我怀疑还有更好的方法:收集一个批处理(使用take、https://spark.apache.org/docs/3.1.2/api/python/reference/api/pyspark.RDD.take.html#pyspark.RDD.take)，然后从该批处理中的RDD中删除所有元素(使用filter、https://spark.apache.org/docs/3.1.2/api/python/reference/a
浏览 29提问于2021-10-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用CDH在纱线上运行电火花，在这个生火的主程序中，有一条类似于rdd.pipe("XXX.sh")的语句，每次我运行它时，都会弹出一个被拒绝的错误，我该怎么办来解决这个错误呢？谢谢。
错误日志信息是blow：
文件"/data/yarn/nm/usercache/work/appcache/application_1495632173402_0079/container_1495632173402_0079_01_000001/pyspark.zip/pyspark/rdd.py"，第2346行，pipeline_func文件"/data/yarn
浏览 3提问于2017-05-25得票数 0
局部模式运行
计算机内存：16‘s
计算机可用磁盘空间：500‘s
输入文件大小：50
错误消息：java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间
代码:在命令窗口中使用.\pyspark后，输入到windows命令提示符中的
码
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import pyspark
rdd = sc.textFile('file:///myBigFile.xml')
rdd.persist(pyspark.StorageLevel.DISK_ONLY)
r
浏览 2提问于2019-01-31得票数 0
我正在尝试创建一些POC代码，演示如何从PySpark调用Scala函数，结果是一个PySpark.RDD。
以下是Scala端的代码：
object PySpark extends Logger {
def getTestRDD(sc: SparkContext): RDD[Int] = {
sc.parallelize(List.range(1, 10))
}
}
这就是我在PySpark端访问它所做的事情：
>>> foo = sc._jvm.com.clickfox.combinations.lab.PySpark
>>
浏览 18提问于2017-05-05得票数 0
回答已采纳
我试图在dynamoDB中插入200万项(WCU = 40,000)。但是当我使用星图时，它是抛出的错误。
%livy.pyspark
import shutil
from typing import Text, List
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
import boto3
from urllib.parse import urlparse
from boto3.dynamodb.conditions import Key
dynamodb = boto3.resource('dynamodb', reg
浏览 6提问于2021-02-27得票数 0
我试图通过循环遍历该数据的每一行来打印数据。然后，我使用对dataframe的RDD的map()转换来应用lambda函数，并尝试将其转换回dataframe。我通过conda env在木星笔记本上运行这个程序。我的猜测是，在应用rlike()函数时存在一些问题，因为没有rlike()函数，映射工作得很好。下面的代码如下：
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.bui
浏览 14提问于2022-09-19得票数 0
回答已采纳
我有一个字典的RDD，我想得到一个只包含不同元素的RDD。但是，当我试图打电话给
rdd.distinct()
PySpark给出了以下错误
TypeError: unhashable type: 'dict'
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.scala:166)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.<init>(PythonRDD.scala:207)
at org.ap
浏览 5提问于2016-02-19得票数 2
回答已采纳
我手动创建PySpark DataFrame，如下所示：
acdata = sc.parallelize([
[('timestamp', 1506340019), ('pk', 111), ('product_pk', 123), ('country_id', 'FR'), ('channel', 'web')]
])
# Convert to tuple
acdata_converted = acdata.map(lambda x: (x[0][1], x[1][1], x[2
浏览 1提问于2017-11-08得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个DataFrame (转换为RDD)，并希望重新分区，以便每个键(第一列)都有自己的分区。这是我所做的：
# Repartition to # key partitions and map each row to a partition given their key rank
my_rdd = df.rdd.partitionBy(len(keys), lambda row: int(row[0]))
但是，当我试图将它映射回DataFrame或保存它时，我得到了这个错误：
Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException:
浏览 0提问于2015-11-21得票数 5
1回答
正确使用大型广播变量的提示？
、、、、
我使用了一个大小约为100 MB的广播变量，我将其近似为：
>>> data = list(range(int(10*1e6)))
>>> import cPickle as pickle
>>> len(pickle.dumps(data))
98888896
运行在具有3个c3.2xLargeExecutor的集群上，并运行一个m3.large驱动程序，并使用以下命令启动交互式会话：
IPYTHON=1 pyspark --executor-memory 10G --driver-memory 5G --conf spark.drive
浏览 2提问于2016-05-26得票数 14
回答已采纳
1回答
import pandas as pd
import numpy as np
pdf1 = pd.DataFrame({
'id': np.array([1, 2, 3, 4, 6, 7], dtype=int),
'name': np.array(['a', 'b', 'c', 'd', None, 'e'], dtype=str)
})
print(pdf1.dtypes)
pdf2 = pd.DataFrame({
'id':
浏览 6提问于2022-06-21得票数 0
在PySpark中，我有两个RDD，它们的结构是(key，list of list)：
input_rdd.take(2)
[(u'100',
[[u'36003165800', u'70309879', u'1']]),
(u'200',
[[u'5196352600', u'194837393', u'99']]) ]
output_rdd.take(2)
[(u'100',
[[u'875000', u
浏览 0提问于2017-10-12得票数 0
PySpark文档描述了两个功能：
mapPartitions(f，preservesPartitioning=False)通过向这个RDD的每个分区应用一个函数来返回一个新的RDD。>>> rdd = sc.parallelize(1，2，3，4，2) >>> def (迭代器)：产量和(迭代器) >>> rdd.mapPartitions(f).collect() 3，7
还有..。
mapPartitionsWithIndex(f，preservesPartitioning=False)通过向这个RDD的每个分区应用一个函数
浏览 2提问于2015-11-11得票数 16
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
