在Spark Scala中创建数组(种子)

在Spark Scala中创建数组（种子）可以使用Array类的apply方法。该方法接受一个或多个元素，并返回一个包含这些元素的数组。

示例代码如下：

val seedArray = Array(1, 2, 3, 4, 5)

上述代码创建了一个包含整数1到5的数组。你可以根据需要修改数组中的元素。

在Spark中，数组可以用于存储和处理大量数据。它们在数据分析和机器学习等领域中非常常见。

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数组：定长数组： val s = Array("Hello", 1) //用()而不是[] println("s(0) -> " + s(0)) //输出s(0) -> Hello 变长数组： val...5) println(b.toArray) //输出[I@755d828f println(b.toArray.toBuffer) //输出ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5) 遍历数组...-----------") for (i <- (0 until(10, 2)).reverse) print(i) //输出86420 println("\n----------------遍历数组...a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort...： val matrix1 = Array.ofDim[Int](3, 4) //二维数组 val matrix2 = Array.ofDim[Int](3, 4, 5) //三维数组

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学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...(Shell) 从集合中创建RDD parallelize和makeRDD val rdd1246 = sc.parallelize(List("a","b","c")) rdd1246.collect...例子从 RDD 中随机且有放回的抽出 50%的数据，随机种子值为 3（即可能以 1 2 3 的其中一个起始值） scala> val rdd5 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7...glom:将每一个分区形成一个数组，形成新的 RDD 类型时 RDD[Array[T]] subtract:计算差的一种函数去除两个 RDD 中相同的元素，不同的 RDD 将保留下来 mapValues...:针对于(K,V)形式的类型只对 V 进行操作 reduce(func):通过 func 函数聚集 RDD 中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的 collect():在驱动程序中，以数组的形式返回数据

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