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在spark中寻找rdd中的最小子集

在Spark中寻找RDD中的最小子集，可以通过以下步骤实现：

首先，需要了解RDD（弹性分布式数据集）的概念。RDD是Spark中的基本数据结构，代表了分布式计算中的不可变、可分区、可并行处理的数据集合。
在Spark中，可以使用min()函数来找到RDD中的最小值。该函数可以应用于包含数值的RDD，例如包含整数或浮点数的RDD。
如果RDD中的元素是自定义对象，可以通过自定义比较函数来找到最小子集。比较函数需要实现Comparator接口，并重写compare()方法来定义元素之间的比较规则。
在应用场景方面，寻找RDD中的最小子集可以用于各种数据分析和处理任务。例如，在一个包含学生成绩的RDD中，可以使用min()函数找到最低分数的学生信息。
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了解Spark中的RDD

RDD在操作中是属于惰性调用，只有到达‘’行动‘’这个操作之后，才会开始进行真正的计算。...简单的说，在这些节点之间会发生大量的数据传输，对于数据密集型应用而言会带来很大的开销。但是由于RDD在设计中数据至刻度，不可更改，这就造成我们必须进行RDD的转换，将父RDD转换成子RDD。...依赖关系：在RDD中我们会进行一系列的操作如map，filte,Join 等，但是不同的操作会使我们在操作中产生不同的依赖关系，主要分为两种款依赖和窄依赖。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。阶段进行划分 1....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...---- 5.RDD中的函数传递在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的...:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362) at org.apache.spark.rdd.RDD.filter...isMatch()是定义在Search这个类中的，实际上调用的是this. isMatch()，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor...在这个方法中所调用的方法query是定义在Search这个类中的字段，实际上调用的是this. query，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor

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初识 Spark | 带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD

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寻找旋转排序数组中的最小值

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Spark Core快速入门系列(5) | RDD 中函数的传递

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Spark Core快速入门系列(2) | Spark Core中编程模型的理解与RDD的创建

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Spark中普通集合与RDD算子的sortBy()有什么区别

分别观察一下集合与算子的sortBy()的参数列表普通集合的sortBy() [20210329122303760.png] RDD算子的sortBy() [20210329122414471.png...] ==结论==：普通集合的sortBy就没有**false**参数，也就是说只能默认的升序排。...如果需要对普通集合中的元素需要升序排怎么办？...[20210329122529340.png] 如图所示，我这调用的sortby()是List集合的方法了，不是算子，所以不能加false参数指定降序排，只能默认的升序排了，但是用reverse()反转就能达到一样的效果...或者使用takeRight()方法取后十个也一样，注意的是后十个也是按升序排的

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import random def getTwoClosestElements(seq): #先进行排序，使得相邻元素最接近 #相差最小的元素必然相邻 seq = sorted(seq)...#无穷大 dif = float('inf') #遍历所有元素，两两比较，比较相邻元素的差值 #使用选择法寻找相差最小的两个元素 for i,v in enumerate(seq[:-1]...): d = abs(v - seq[i+1]) if d < dif: first, second, dif = v, seq[i+1], d #返回相差最小的两个元素

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