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        scala當(dāng)中parallelize并行化的用法

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:wjy
        時間: 2023-03-16 11:23:00 1678936980

          在 Scala 中,parallelize 是一個用于創(chuàng)建并行集合的方法。它接受一個集合作為輸入,將其轉(zhuǎn)換為一個并行集合,并將其存儲在 Spark 集群中的分布式內(nèi)存中。這個并行集合可以用于并行計算。

          parallelize 方法的用法如下:

        val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))

        scala當(dāng)中parallelize并行化的用法

          在這個例子中,我們將一個包含整數(shù) 1 到 5 的序列作為輸入?yún)?shù)傳遞給 parallelize 方法,該方法返回一個 RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)對象。

          使用 parallelize 方法創(chuàng)建的 RDD 可以用于各種 Spark 操作,例如 map、reduce、filter、groupByKey、aggregate 等。

        val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
        val result = rdd.map(_ * 2).reduce(_ + _)
        println(result)

          在這個例子中,我們首先使用 parallelize 方法創(chuàng)建一個包含整數(shù) 1 到 5 的 RDD,然后使用 map 方法將 RDD 中的每個元素乘以 2,最后使用 reduce 方法將結(jié)果相加并打印出來。

          使用 parallelize 方法創(chuàng)建的 RDD 默認(rèn)會被分成多個分區(qū),以實現(xiàn)并行計算。可以使用 getNumPartitions 方法獲取 RDD 的分區(qū)數(shù),也可以使用 repartition 方法重新分區(qū)。

        val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 3)
        println(rdd.getNumPartitions) // 輸出結(jié)果為 3

        val rdd2 = rdd.repartition(5)
        println(rdd2.getNumPartitions) // 輸出結(jié)果為 5

          在這個例子中,我們使用 parallelize 方法創(chuàng)建一個包含整數(shù) 1 到 5 的 RDD,并指定將其分為 3 個分區(qū)。然后我們使用 getNumPartitions 方法獲取 RDD 的分區(qū)數(shù),并使用 repartition 方法將其重新分為 5 個分區(qū)。

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