val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)) rdd.reduce((a,b)=>a+b)

时间: 2023-10-10 11:10:31 浏览: 116
这段代码的功能是什么？ 这段代码是在Spark中创建一个RDD，其中包含数字1到5，然后使用reduce()函数对RDD中的元素进行求和，最终返回求和结果10。reduce()函数接受一个二元运算符作为参数，将RDD中的所有元素依次聚合起来，得到一个最终结果。在这个例子中，二元运算符是一个简单的加法操作。
相关问题

val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:

这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码，它创建了一个包含整数数组的 RDD，并对其进行了一系列转换操作。具体来说，这些转换操作分别是： 1. 使用 `sc.parallelize` 方法将整数数组转换为 RDD。 2. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中大于 3 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter1`。 3. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中小于 7 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter2`。 4. 使用 `union` 方法将 `rddFilter1` 和 `rddFilter2` 合并为一个新的 RDD `rddMerged`。 5. 使用 `distinct` 方法去重 `rddMerged` 中的元素，创建最终的 RDD `rddResult`。 最后，代码分别调用了 `collect` 方法来将 RDD 转换为数组并打印出来，可以看到最终 `rddResult` 中只包含了 4、5、6 三个元素。

19.单选题 步 下述语句执行的结果是() val rdd=sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5)) rdd.take(3) 答案保存成功 A B Array(1, 2, 3)Array(2, 3, 4)6 3

<think>嗯，我现在要解决这个关于Apache Spark RDD操作的问题。题目是给了一段代码，然后问执行结果是什么。首先，我需要仔细看一下题目内容。 题目中的代码是： val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5)) rdd.take(3) 然后选项有A、B等，但用户给出的部分可能有些混乱，比如选项中出现了“Array(1, 2, 3)Array(2, 3, 4)6”和“3”，这可能是在输入过程中出现了错误。不过根据常见的Spark题目，可能的选项应该是关于take(3)返回的结果。 首先，我需要回忆一下Spark中RDD的take方法的作用。take(n)是一个动作（action），它会返回RDD中的前n个元素。这里rdd是通过parallelize方法创建的，数组是1到5，所以元素顺序应该是1,2,3,4,5。当调用take(3)时，应该返回前三个元素，也就是1,2,3组成的数组。 不过我需要确认一下，是否在Spark中take的结果是否确实是按顺序的。因为RDD是分布式的，但在这里数据是通过parallelize创建的，默认情况下，如果没有指定分区数，可能只有一个分区，所以元素顺序应该保持不变。所以take(3)应该正确获取前三个元素。 另外，注意选项中有一个选项是“Array(1,2,3)”，而另一个可能显示的是其他内容。比如用户提到的选项B可能原本应该是Array(2,3,4)，但可能是排版错误。不过根据正确性，答案应该是Array(1,2,3)。 但用户给出的选项中有个“6”和“3”，这可能是指结果数组的长度或者其他数值。不过take(3)返回的是三个元素，所以数组长度是3，但问题应该是在元素值，而不是长度。这时候需要排除干扰项，比如选项中的Array(2,3,4)可能是错误的，因为它从第二个元素开始取了三个，而正确的应该是从第一个开始。 不过还要考虑是否有其他因素，比如并行化时的数据分布。如果数据被分成了多个分区，take方法是否会按顺序取前三个？一般来说，即使有多个分区，take方法也会尽可能按顺序返回元素，但如果是并行化时数据分布在不同的分区，可能会有不同的结果。不过当使用parallelize方法时，默认的分区数取决于集群配置，但在本地模式下，通常会是尽可能少的，比如在单机测试时，可能只有一个分区，所以顺序不会有问题。 因此，正确的答案应该是选项A，即Array(1,2,3)。</think>**答案：A. Array(1, 2, 3)** --- **逐步解析：** 1. **代码逻辑分析** - `sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))`： 使用 SparkContext 的 `parallelize` 方法将数组 `[1, 2, 3, 4, 5]` 转换为 RDD（弹性分布式数据集）。 - `rdd.take(3)`： 调用 `take(n)` 动作（Action），返回 RDD 中的前 `n` 个元素。 2. **关键行为验证** - **`take(n)` 的作用**： - 严格按顺序返回前 `n` 个元素（无论分区如何分布）。 - 即使 RDD 被分区存储，`take` 也会保证全局顺序。 - **数据分布假设**： - 在本地测试时，`parallelize` 默认分区数较小（通常为 CPU 核心数），但无论分区策略如何，`take(3)` 始终返回前 3 个元素 `1, 2, 3`。 3. **干扰项排除** - **选项 `Array(2, 3, 4)`**： 错误，可能误以为 `take` 是随机或按分区顺序取值，但实际严格按全局顺序。 - **数值 `6` 或 `3`**： `take(3)` 返回数组长度为 3，但题目要求输出元素内容而非长度，因此排除。 4. **验证代码示例** ```scala // 执行代码 val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5)) rdd.take(3) // 输出: Array(1, 2, 3) ``` **总结**：`take(3)` 严格按顺序获取前 3 个元素，正确答案为 **A**。
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