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将RDD列提取到新的RDD中

是指从一个RDD中选择特定的列，并将这些列作为新的RDD返回。RDD（弹性分布式数据集）是Spark中的基本数据结构，代表一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。

在Spark中，可以通过使用map操作来实现将RDD列提取到新的RDD中。map操作可以对RDD中的每个元素应用一个函数，并将结果作为新的RDD返回。对于提取列的操作，可以使用lambda表达式或函数来定义要提取的列。

下面是一个示例代码，演示了如何将RDD列提取到新的RDD中：

代码语言：python
复制
# 创建一个示例RDD
rdd = sc.parallelize([(1, 'apple', 0.5), (2, 'banana', 0.3), (3, 'orange', 0.8)])

# 使用map操作提取第二列（水果名称）到新的RDD中
new_rdd = rdd.map(lambda x: x[1])

# 打印新的RDD内容
print(new_rdd.collect())

输出结果为：

代码语言：txt
复制
['apple', 'banana', 'orange']

在这个示例中，我们使用了lambda表达式lambda x: x[1]来提取RDD中的第二列（水果名称）。通过调用map操作，将该lambda表达式应用于RDD中的每个元素，并将结果作为新的RDD返回。最后，使用collect操作将新的RDD内容打印出来。

对于RDD列的提取，可以根据具体的需求选择不同的列，并使用不同的lambda表达式或函数来实现。这种操作在数据处理、数据分析等场景中非常常见，可以根据需要提取特定的列进行后续的计算和分析。

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用通俗的语言解释下：Spark 中的 RDD 是什么

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

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