在Spark Shell交互式编程环境下,执行如下Scala语句后返回的运算结果是什么?val data1 = sc.makeRDD(Array(2,3,4,5,6))data1.flatMap(x => 3 to x).count()
时间: 2024-04-01 07:38:42 浏览: 62
执行该 Scala 语句后,返回的运算结果为 22。
解释如下:
- 首先,通过 `sc.makeRDD` 创建了一个分布式数据集(RDD),其中包含了 5 个整数:[2, 3, 4, 5, 6]。
- 然后,调用 `data1.flatMap(x => 3 to x)` 对这个 RDD 进行 flatMap 操作,其中:
- `x => 3 to x` 表示对每个元素 x,生成一个 Range 类型的集合,该集合包含从 3 到 x 的所有整数(包括 3 和 x);
- flatMap 操作将这些集合“扁平化”成一个新的 RDD,即所有元素都放在同一个 RDD 中。
- 此时,新的 RDD 包含了以下元素:[3, 4, 5, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 5, 6, 7, 8, 6, 7, 8, 9, 7, 8, 9, 10](顺序可能不同)。
- 最后,调用 `count()` 方法统计新的 RDD 中的元素个数,得到的结果为 22。
相关问题
在Spark Shell交互式编程环境下,执行如下Sala语句后返回的运算结果是什么? val data = sc.makeRDD(Array(4, 4, 2, 2, 1, 1), 3) data.fold(3)(_ + _)
执行该 Scala 语句后,返回的运算结果为 24。
解释如下:
- 首先,通过 `sc.makeRDD` 创建了一个分布式数据集(RDD),其中包含了 6 个整数:[4, 4, 2, 2, 1, 1]。
- 然后,调用 `data.fold(3)(_ + _)` 对 RDD 进行折叠操作,其中:
- `3` 是折叠操作的初始值(即累加器的初始值);
- `_ + _` 表示对每个元素执行加法操作,并将结果累加到累加器中。
- 最后,折叠操作的结果为 24,即 3 + 4 + 4 + 2 + 2 + 1 + 1 = 24。
在Spark Shell交互式编程环境下,执行如下Scala语句后返回的运算结果是下列哪一项?val data = sc.makeRDD(Array(4,4,2,2,1,1),3) data.fold(3)(_ + _)
执行上述Scala语句后,返回的运算结果是 20。
解释如下:
首先,通过 makeRDD 创建了一个包含6个元素的RDD,分为3个分区,每个分区包含2个元素或1个元素。
然后,通过 fold 操作,将每个分区中的元素与初始值 3 相加,得到每个分区的中间结果。
最后,将每个分区的中间结果再次进行 fold 操作,得到最终结果。
具体计算过程如下:
- (4, 4) 分区1,应用 fold 操作后变为 11
- (2, 2) 分区2,应用 fold 操作后变为 7
- (1, 1) 分区3,应用 fold 操作后变为 5
- (11, 7) 应用 fold 操作后变为 21
- (21, 5) 应用 fold 操作后变为 26
因此,最终运算结果为 26。
阅读全文
相关推荐








