Spark:如何添加每个RDD的大小并写入新文件？

在Spark中，我们可以通过以下步骤来添加每个RDD的大小并将结果写入新文件：

1. 导入必要的Spark模块和函数：import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
2. 创建SparkConf对象并设置应用程序的名称：val conf = new SparkConf().setAppName("RDDSize").setMaster("local")
3. 创建SparkContext对象：val sc = new SparkContext(conf)
4. 创建一个RDD：val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
5. 定义一个函数来获取RDD的大小：def getRDDSize(rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[_]): Long = { rdd.map(_.asInstanceOf[AnyRef].getClass.getName -> 1L) .reduceByKey(_ + _) .collect() .map { case (className, count) => s"$className: $count" } .mkString(", ") .getBytes("UTF-8").length } val rddSize = getRDDSize(rdd)
6. 将RDD的大小写入新文件：sc.parallelize(Seq(rddSize)) .saveAsTextFile("output/rdd_size")

在上述代码中，我们首先定义了一个名为getRDDSize的函数，该函数接受一个RDD作为参数，并返回RDD的大小。该函数使用map操作将RDD中的每个元素映射为(类名, 1)的键值对，然后使用reduceByKey操作对相同类名的元素进行累加，最后使用collect操作将结果收集到Driver端，并使用map操作将结果转换为字符串形式。最后，我们使用getBytes方法获取字符串的字节数，并将结果保存到新文件中。

请注意，上述代码中的文件路径为output/rdd_size，你可以根据需要修改为你想要保存结果的路径。

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