Spark-Core的交并差拉链
Posted Mr.zhou_Zxy
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark-Core的交并差拉链相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Spark-Core的交、并、差、拉链
object num6{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("num5"))
val rdd1: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val rdd2: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))
//交集【3,4】
val rdd3: RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)
println(rdd3.collect().mkString("[",",","]"))
//并集【1,2,3,4,3,4,5,6】
val rdd4: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2)
println(rdd4.collect().mkString("[",",","]"))
//差集【1,2】
val rdd5: RDD[Int] = rdd1.subtract(rdd2)
println(rdd5.collect().mkString("[",",","]"))
//差集【5,6】
val rdd6: RDD[Int] = rdd2.subtract(rdd1)
println(rdd6.collect().mkString("[",",","]"))
//拉链【(1,3),(2,4),(3,5),(4,6)】
val rdd7: RDD[(Int, Int)] = rdd1.zip(rdd2)
println(rdd7.collect().mkString("[",",","]"))
}
}
- 运行结果
[3,4]
[1,2,3,4,3,4,5,6]
[1,2]
[5,6]
[(1,3),(2,4),(3,5),(4,6)]
以上是关于Spark-Core的交并差拉链的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章