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PySpark RDD:将字符串映射到整数，删除无效数据

PySpark RDD是一种用于处理大规模数据集的分布式数据集，它是Spark中的一个核心概念。RDD代表弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），它是一个可并行操作的不可变分布式对象集合。

在PySpark中，可以使用RDD来将字符串映射到整数并删除无效数据。下面是一个完善且全面的答案：

  1. RDD概念：RDD是Spark中的一个核心数据结构，它代表一个可并行操作的不可变分布式对象集合。RDD可以分布在集群的多个节点上，并且可以在并行处理中进行转换和操作。
  2. 字符串映射到整数：要将字符串映射到整数，可以使用PySpark的map函数。该函数可以将一个RDD中的每个元素应用于给定的函数，并返回一个新的RDD。
  3. 删除无效数据：要删除无效数据，可以使用PySpark的filter函数。该函数可以根据给定的条件过滤RDD中的元素，并返回一个新的RDD。

下面是一个示例代码，演示如何使用PySpark RDD将字符串映射到整数并删除无效数据：

代码语言：txt
复制
# 导入必要的库
from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "PySpark RDD Example")

# 创建一个包含字符串的RDD
data = sc.parallelize(["1", "2", "3", "4", "invalid", "6"])

# 将字符串映射到整数
mapped_data = data.map(lambda x: int(x))

# 删除无效数据
filtered_data = mapped_data.filter(lambda x: x > 0)

# 打印结果
print(filtered_data.collect())

# 关闭SparkContext对象
sc.stop()

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含字符串的RDD。然后，使用map函数将每个字符串映射为整数。接下来，使用filter函数过滤掉小于等于0的整数。最后，使用collect函数将RDD中的元素收集到一个列表中，并打印结果。

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