本文主要是介绍SparkRDD之filter、filterByRange，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.filter：使用一个布尔函数为RDD的每个数据项计算，并将函数返回true的项放入生成的RDD中。
package com.cb.spark.sparkrdd;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;public class FilterExample {public static void main(String[] args) {SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Filter").setMaster("local");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);JavaRDD<String> javaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList("cat", "dog", "pig", "mouse", "cat", "Rat", "dog"));
//cat dog pig cat Rat dog javaRDD.filter(x -> x.length() == 3).foreach(x -> System.out.print(x + " "));sc.stop();}
}
2.filterByRange:该函数作用于键值对RDD，对RDD中的元素进行过滤，返回键在指定范围中的元素。
package com.cb.spark.rddimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContextobject FilterByRange {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("FilterByRange")val sc = new SparkContext(conf)val rdd1 = sc.parallelize(List(("e", 5), ("c", 3), ("d", 4), ("c", 2), ("a", 1)))rdd1.filterByRange("c", "e").foreach(println)}
}
这篇关于SparkRDD之filter、filterByRange的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
