读取数据时 , 通过将数据拆分为多个分区 , 以便在 服务器集群 中进行并行处理 ;
每个 RDD 数据分区 都可以在 服务器集群 中的 不同服务器节点 上 并行执行 计算任务 , 可以提高数据处理速度...;
2、RDD 中的数据存储与计算
PySpark 中 处理的 所有的数据 ,
数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ;
计算方法...二、Python 容器数据转 RDD 对象
1、RDD 转换
在 Python 中 , 使用 PySpark 库中的 SparkContext # parallelize 方法 , 可以将 Python...print("RDD 元素: ", rdd.collect())
完整代码示例 :
# 创建一个包含列表的数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 将数据转换为 RDD 对象
rdd...;
# 创建一个包含列表的数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
再后 , 并使用 parallelize() 方法将其转换为 RDD 对象 ;
# 将数据转换为 RDD 对象
rdd =
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