, 也就是 RDD 对象中存储的数据是 二元元组 ; 元组 可以看做为 只读列表 ; 二元元组 指的是 元组 中的数据 , 只有两个 , 如 : ("Tom", 18) ("Jerry", 12) PySpark...18), ("Jerry", 12), ("Tom", 17), ("Jerry", 13)] 将上述列表中的 二元元组 进行分组 , 按照 二元元组 第一个元素进行分组 , ("Tom", 18) 和...reduce 操作 , 返回一个减少后的值，并将该键值对存储在RDD中 ; 2、RDD#reduceByKey 方法工作流程 RDD#reduceByKey 方法 工作流程 : reduceByKey...V 类型的返回值 , 传入的两个参数和返回值都是 V 类型的 ; 使用 reduceByKey 方法 , 需要保证函数的 可结合性 ( associativity ) : 将两个具有 相同 参数类型..., 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加
: 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的 排序键 进行排序的结果 ; 2、RDD#sortBy 传入的函数参数分析 RDD#sortBy 传入的函数参数 类型为 : (T) ⇒ U...T 是泛型 , 表示传入的参数类型可以是任意类型 ; U 也是泛型 , 表示 函数 返回值 的类型 可以是任意类型 ; T 类型的参数 和 U 类型的返回值 , 可以是相同的类型 , 也可以是不同的类型..., 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加...转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element, 1)) print("转为二元元组效果 : ", rdd3.collect()...) # 应用 reduceByKey 操作， # 将同一个 Key 下的 Value 相加, 也就是统计 键 Key 的个数 rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b
Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext...键（Key）:可以是整型(INT)或者字符串(STRING)对象，也可以是元组这种复杂的对象。...值（Value）：可以是标量，也可以是列表(List)，元组(Tuple)，字典(Dictionary)或者集合(Set)这些数据结构 首先要明确的是键值对RDD也是RDD，所以之前讲过的RDD的转换和行动操作...pyspark.RDD.reduceByKey 使用一个新的原始数据rdd_test_2来做示范 rdd_test_2 = spark.sparkContext.parallelize([ ('A',...所以 想要看结果需要使用行动操作 collect 进行输出 #而普通的 reduce 自己就是行动操作 print("rdd_test_reduceByKey\n",rdd_test_2.reduceByKey
本文详细讲解了PySpark中的常用RDD算子，包括map、flatMap、reduceByKey、filter、distinct和sortBy。...可以是任意类型U：表示返回值的类型，可以是任意类型(T)-U：表示该方法接受一个参数（类型为 T），返回值的类型为 Uimport osfrom pyspark import SparkConf, SparkContext...rdd.flatmap(lambda x:x.split(" "))输出结果：'hi', 'python', 'Hello', 'world', 'Happy', 'day'flatMap算子会将结果扁平化为单一列表...语法:new_rdd = rdd.reduceByKey(func) 参数func是一个用于合并两个相同键的值的函数，其接收两个相同类型的参数并返回一个相同类型的值，其函数表示法为f:(V，V)→>V...如果返回 True，则该元素会被保留在新 RDD 中如果返回 False，则该元素会被过滤掉from pyspark import SparkConf, SparkContextimport osos.environ
data = [(1, 'B'), (1, 'A'), (2, 'A'), (0, 'B'), (0, 'a')] 将x[1].lower()作为返回元组里的第一个元素,按照sorted的排序规律,就会先按字母排序...: '张三', 'height': 175}, {'name': '李四', 'height': 165}, {'name': '王五', 'height': 185}] 将x['height']最为返回
一、列表 1....创建列表 >>> name = ['gao', 'sam', 'snow', 'jey'] >>> type(name) >>> name=list(['gao', 'sam...元组 元组就是不可变的列表，只能读取，不能修改 1....元组定义 >>> name=('Sam', 'Gao', 'jey') >>> name ('Sam', 'Gao', 'jey') >>> team=('ops',) >>> team ('ops',...切片 与列表类似
（类似其他语言中的数组） 列表和元组，大部分功能都是差不多的，但是有一个功能有非常明显的区别： 列表是可变的，创建好了之后，随时可以改 元组是不可变的，创建好了之后改不了，若想改，只能丢弃旧的，再创建一个新的...列表就是买散装辣条，装好了袋子之后，随时可以把袋子打开，再往里多加辣条或者拿出去一些辣条 元组就是买包装辣条，厂家生产好了辣条之后，一包就是固定的这么多，不能变动了 图片 创建列表 直接使用字面值来创建...是一个特殊的变量值，表示什么都没有 - extend 方法，其实是没有返回值的，拿一个变量来接收一个没有返回值的方法的返回值 谁使用 extend 方法，就拼在谁的后面 使用“+=”拼接 a = [...，然后将小的装进去，再将大列表的值赋给 a 里面，最后将 a 的旧值释放 - a.extend(b) 则是直接把 b 的内容拼到了 a 的后面，更高效，省去了数据拷贝和释放的过程 关于元组 创建元组...(a + b) 和列表的操作一样 为什么要有元组 在协同开发的时候，一个程序员 A 实现一些功能，提供给程序员 B 使用。
为方便大家阅读，给大家先整理下本文写作思路： 1、本文先从序列讲起，包括序列的定义、使用和操作，便于对列表和元组的无缝引入； 2、详细说明列表的定义、基本使用方法、一些特殊操作，帮助大快速了解列表的使用...print("p40pro" not in phone) # 输出：True print("p40pro" in phone) # 输出：False 1.6 计算序列的长度、最大值和最小值 max()返回序列中的最大元素...，min()返回最小值，len()返回序列的长度 num = [10, 20, 30, 40, 50, 60] print(max(num)) # 输出：60 print(min(num)) #...输出：10 print(len(num)) # 输出：6 函数 功能 len() 计算序列的长度，即返回序列中包含多少个元素。...但是元组不能； ③列表可以使用切片，元组不行； ④元组比列表的访问和处理速度要快； ⑤列表不能作为字典的键值，但元组可以。
, 4] print(alist[100]) # 会抛出异常：IndexError: list index out of range 切片操作 通过切片，我们可以一次取出一组连续的元素，返回的是一个子列表...访问元组元素 与列表一样，元组也可以通过下标来访问： atuple = (1, 2, 3) print(atuple[1]) # 输出：2 元组的不可变性 与列表不同的是，元组不能修改。...当数据不需要修改时（如固定的一组值），使用元组。元组的性能更好，且占用的内存较少。 经典题目测试 通过以下测试题目，你可以巩固对列表和元组的理解。...定义一个函数，返回一个元组 (10, 20)，并分别获取其中的两个值进行打印。...在需要修改数据的情况下，列表是一个非常好的选择；而元组在数据不可变时表现出色，特别适合作为返回多个值或固定数据的容器。 通过上面的经典示例和题目测试，希望你对列表和元组的概念有了更深的理解。
1.列表 列表是由一序列特定顺序排列的元素组成的。可以把字符串，数字，字典等都可以任何东西加入到列表中，列表中的元素之间没有任何关系。列表也是自带下标的，默认也还是从0开始。...列表常用方括号表示，即：[]，元素用逗号隔开。...常用功能： append：追加 例子： a = ["huangzhenping","laoma","laozhao"] print(a) a.append("song") print(a) index：返回下标位置...说明：避免 key 不存在的错误的两种办法： 一是通过 in 判断 key 是否存在： 'Thomas' in dict1 # 二是通过 dict 提供的 get 方法： 如果 key 不存在，可以返回...a = dict({("name","li"),("age",28)}) print(b) print(type(b)) 字典常用功能： clear：清空字典 copy：复制 get：获取信息，没有则返回为空
接下来开始今天的学习，昨天分享了Python字符串与循环的知识，今天我们来学习列表与元组的使用。...01 代码块与笔记 列表 list 1 列表简介 列表是有序的序列，可以包含任意的Python数据类型，如字符串、数字、布尔、列表、元组等 列表的数据是可变的，我们可通过对象方法对列表中的数据进行增加...tuple 1 元组简介 元组与列表类似，有序序列，不同之处在于元组的元素不能修改 表示上元组使用小括号，列表使用方括号 2 常用操作 元组和列表相似，如：存储的数据类型与索引、组合、重复、...tuple2[3]) 10修改元组中元素的元素 # 元组中列表元素的元素可以修改 tuple2 = ("Iu", [3, 4, 5]) # -1 最后一位元素下标 tuple2[-1][2] =...6 t = tuple2[-1][2] = 6 print(t) # 6 列表与元组互转11 l = [1, 2, 3] t = tuple(l) # (1, 2, 3) print
一.列表 列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作。...列表切片 names = ["fengxiaoli","Cx","#wang","3bin",["dudu","longlong"],"fengye","Cx"] print(names[0],names... = "cxcx" #更改names中数据后，names3只有第一层列表未受影响，二级列表改变，说明二级列表中names和names3指向同一内存地址 names[4][0] = "...'], 'fengye', 'Cx'] # ['fengxiaoli', 'Cx', '#wang', '3bin', ['dudu', 'longlong'], 'fengye', 'Cx'] 二.元组...元组其实跟列表差不多，也是存一组数，只不是它一旦创建，便不能再修改，所以又叫只读列表 它只有2个方法，一个是count,一个是index。
元组属于序列的一种 1. 序列包括3种 字符串、列表和元组都是序列。 序列的两个主要特点是所有操作符和切片操作符。 a. 索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目 b. ...连接2个序列 * 重复序列元素 in 判断一个字符是否在序列中 not in 同上 max() 求序列中的最大值 min() 求序列中的最小值 cmp 比较2个序列，返回值是一个整数... x==y 0 | x>y 返回正数 3. ...元组 元组和列表十分相似 元组和字符串是不可变的 一般元组是接收函数的返回值 元组的拆分 t = ('a','c') first,second = t t.count('b') 0 统计元组里面有多少个给定的元素...t.index 返回的索引值，默认返回的是第一个元素的索引值，用得不多。
本节我们来介绍两种Python中最常见的数据结构：列表与元组 本节知识大纲： ? ?...一、List列表的概念 List列表---一组有序、可变的数据集合；我们可以通过List列表的索引编号（位置编码）来访问列表中的元素；集合中的任何一个元素，称为集合的元素或者成员；同一个列表集合中可以同时存储数字...计算元素的个数 list01 = ['a','b','c'] print(len(list01)) # 返回list集合元素的个数 6....统计 统计list集合中，指定数值的元素出现多少次，如果没有则返回0 list01 = [45,90,45,123,987,-10,78,96] print(list01.count(45)) # 获取...元组不可以直接使用列表中的添加、插入、删除方法，但是注意：虽然元组里直接的元素没法改，但是元组里嵌套了list的话，还是可以非常方便的增加、删除、修改list元素的。
1.直接将元组转为列表tup = (21, 19, 11, 46, 18)print(tup)lt = list(tup)print(lt)输出(21, 19, 11, 46, 18)[21, 19,...11, 46, 18]2.将元组列表转为列表# List of tuple initializationlistoftuples = [("Apple", 1), ("Microsoft", 2), (...t]# Printing outputprint(out)输出['Apple', 1, 'Microsoft', 2, 'Amazon', 3]还可以使用 itertools.chain() 方法将元组列表转换为列表...initializationtuple = [(11, 21), (31, 41), (51, 61)]# tuple = [(11, ), (31, ), (51, )] 这种方式在链接数据库查询ID时得到的元组...(out)输出[11, 21, 31, 41, 51, 61]结论：当给定一个可迭代对象（如列表、元组、集合、范围等）时，list() 和 tuple() 返回一个新的列表和元组
一、添加元素 添加元素有一下几个方法: append 在末尾添加元素 insert 在指定位置插入元素 extend 合并两个列表 对原列表造成影响，方法本身返回的是None append append...Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。...元组使用小括号，列表使用方括号。...set()内添加的是列表，元组，字典。...union 返回两个集合的并集 update() 给集合添加元素 遍历 通过for … in … 我们可以遍历字符串、列表、元组、字典等 字符串遍历 >>> a_str = "hello itcast
列表（list） 有序性，可存储任意类型的值 通过偏移存取，支持索引来读取元素，第一个索引为0 ，倒数第一个索引为-1 可变性 ，支持切片、合并、删除等操作 可通过索引来向指定位置插入元素 可通过pop...16 L = ['man','woman',['python',123,]] #列表元素也可以为其他列表 17 print(L) 18 19 20 L = [ 21 ['Apple',...元组（tuple） 有序性，和列表一样通过偏移存取，支持用索引来读取元素 不可变性，不支持任何修改及任何调用 tuple可作为字典的key，可用于字符串格式化中 1 classMates = ('lisa...','rom','bobi') 2 t = (1,) #在显示只有一个元素的元组时，会在后面加一个逗号 3 print(t) ?...10 print(dictOne.get('sanduo',-1)) 11 print(dictOne.get('wanwu',-1)) #通过get() 如果key不存在，可以返回None,或者自己指定的
names.pop() #pop删除l列表中的一个元素，并返回删除的值，默认括号不指定下标就是删除最后一个元素。...copy的确是第二个name1子列表中的元素， 这是因为name2正常会copy第一层列表的元素，但是第二层自列表的元素在内存中地址是相同的，所以当name1第二层的自列表元素被改了，name2的第二层自列表也就跟着改了...#列表第一层在内存中地址是不同的，所以不会受到影响。 ?...元组 元组又叫做只读列表，元组是不可变类型，只能读和查找 元组只有两个方法count和index names =('lilei','han×××') ---- ? ? 定义产品和价钱列表 ?...enumerate会将循环的列表下标给取出，然后赋值给index； 而循环括号中的product_list的所有元组内容会赋值给item ? 可以看到执行效果是一样的。
(b) >>> a [1, 2, [3, 4]] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, [3, 4], 3, 4] 与列表相加的区别是: 列表相加是返回一个新的列表,不会修改原有的列表...>>>a=[1,2,3] >>>a.reverse() >>>a [3,2,1] reversed 反向列表中的元素,返回一个迭代对象,原列表不变 >>>a=[1,2,3] >>>list...>>>a=[2,3,4,5,2] >>>a.count(2) 2 Tuple 元组 元组与列表相似, 不同之处在于元组的元素不能修改。...元组使用小括号，列表使用方括号。...需要注意的是：当元组只包含一个元素值时，必须在括号中的元素后加一个逗号，如： >>>(1,) (1,) #空元组 >>>() 除了上述序列的一些操作外，列表还有如下一些操作。
Part I：词频统计并返回topN 统计的文本数据： what do you do how do you do how do you do how are you from operator import...add from pyspark import SparkContext def sort_t(): sc = SparkContext(appName="testWC") data...you"]) result = data.flatMap(lambda x: x.split(" ")) \ .map(lambda x: (x, 1)). \ reduceByKey...for k, v in result: print k, v if __name__ == '__main__': sort_t() Part II：调用排序算法并返回...53467111 121 2345 789 34 14561 -21 12112 101 100 -4 23 51467111 2434 15567 132 -14 51467111 237 from pyspark
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