Spark & Scala -无法从RDD中过滤空值

Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理能力和分布式计算能力。Scala是一种运行在Java虚拟机上的编程语言，它与Spark紧密结合，是Spark的主要编程语言之一。

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是其核心数据结构之一。RDD是一个可分区、可并行计算的数据集合，可以在集群中进行分布式处理。在处理RDD时，有时候需要过滤掉其中的空值。

要从RDD中过滤空值，可以使用Spark提供的filter函数结合Scala的语法来实现。具体步骤如下：

首先，创建一个RDD对象，可以通过SparkContext的parallelize方法将一个集合转换为RDD，或者通过读取外部数据源创建RDD。
使用filter函数对RDD进行过滤操作，传入一个函数作为参数。这个函数用于判断RDD中的每个元素是否为空值，如果为空值则过滤掉。

下面是一个示例代码：

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("FilterRDDExample")
val sc = new SparkContext(sparkConf)

val data = List(1, 2, 3, null, 4, null, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)

val filteredRDD = rdd.filter(_ != null)

filteredRDD.collect().foreach(println)

在上面的代码中，首先创建了一个包含空值的List集合，然后使用parallelize方法将其转换为RDD。接着使用filter函数对RDD进行过滤操作，通过判断元素是否为null来过滤掉空值。最后使用collect函数将过滤后的RDD结果收集并打印出来。

Spark提供了丰富的API和函数，可以进行各种数据处理和转换操作。除了过滤空值，还可以进行映射、聚合、排序等操作。此外，Spark还支持SQL查询、机器学习、图计算等高级功能。

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