在pyspark中将两个字符串连接到一个RDD中以形成新的RDD

在pyspark中，可以使用union函数将两个字符串连接到一个RDD中以形成新的RDD。

具体步骤如下：

导入必要的模块和函数：

from pyspark import SparkContext

创建SparkContext对象：

sc = SparkContext("local", "String Concatenation")

创建两个字符串RDD：

rdd1 = sc.parallelize(["Hello", "World"])
rdd2 = sc.parallelize(["Spark", "is", "awesome"])

使用union函数将两个RDD连接成一个新的RDD：

new_rdd = rdd1.union(rdd2)

打印新的RDD内容：

print(new_rdd.collect())

这样就可以将两个字符串连接到一个RDD中形成新的RDD。

在pyspark中，RDD是弹性分布式数据集的缩写，是Spark中最基本的数据结构之一。RDD提供了一种分布式的、容错的、可并行处理的数据集抽象，可以在集群上进行高效的并行计算。

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由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。...( ) 类似于sql中的union函数，就是将两个RDD执行合并操作;但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD中的重复值...如果左RDD中的键在右RDD中存在，那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。...intersection() 返回两个RDD中的共有元素，即两个集合相交的部分.返回的元素或者记录必须在两个集合中是一模一样的，即对于键值对RDD来说，键和值都要一样才行。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...data_list = [ ((10,1,2,3), (10,1,2,4), (10,1,2,4), (20,2,2,2), (20,1,2,3)) ] # 注意该列表中包含有两层tuple嵌套，相当于列表中的元素是一个...)] 3.filter() 一般是依据括号中的一个布尔型表达式，来筛选出满足为真的元素 pyspark.RDD.filter # the example of filter key1_rdd..., (10,1,2,4)] [(20,2,2,2), (20,1,2,3)] 4.union() 类似于sql中的union函数，就是将两个RDD执行合并操作; pyspark.RDD.union...() print("distinct\n",distinct.collect()) 原来的 Key1_rdd 后两个元素是重复出现的，使用distinct之后就会消掉一个: [(10,1,2,3), (

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一、RDD#map 方法 1、RDD#map 方法引入在 PySpark 中 RDD 对象提供了一种数据计算方法 RDD#map 方法 ; 该 RDD#map 函数可以对 RDD 数据中的每个元素应用一个函数...# 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import...rdd2 = rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行结果...操作，将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(lambda element: element * 10) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ; # 打印新的 RDD 中的内容 print...: element / 2) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from

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RDD 的基础上创建一个新的 RDD。...PySpark 提供了 PySpark Shell ，它将 Python API 链接到 Spark 核心并初始化 SparkContext。...在 Spark 中可以通过一系列的算子对 RDD 进行操作，主要分为 Transformation（转换）和 Action（执行）两种操作： Transformation：对已有的 RDD 进行转换生成新的...图4-3-2：RDD 操作处理过程由于 RDD 是只读的弹性分区数据集，如果对 RDD 中的数据进行改动，就只能通过 Transformation 操作，由一个或多个 RDD 计算生成一个新的 RDD...Stage 中；如果遇到 RDD 之间为宽依赖，则划分到一个新的 Stage 中，且新的 Stage 为之前 Stage 的 Parent，然后依次类推递归执行，Child Stage 需要等待所有的

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这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。 ? 4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。...RDD代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。一般有两种方式创建RDD，第一种是读取文件中的数据生成RDD，第二种则是通过将内存中的对象并行化得到RDD。...RDD的操作有两种类型，即Transformation操作和Action操作。转换操作是从已经存在的RDD创建一个新的RDD，而行动操作是在RDD上进行计算后返回结果到 Driver。...RDD之间的依赖关系形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分成相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。...遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。 ?

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

）系列文章目录： ---- 前言本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的一、PySpark RDD 持久化参考文献：https...；那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候...当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。...DISK_ONLY_2 与DISK_ONLY 存储级别相同，但将每个分区复制到两个集群节点。下面是存储级别的表格表示，通过空间、CPU 和性能的影响选择最适合的一个。

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