pyspark map,reduce接收参数

基于PySpark和ALS算法实现基本的电影推荐流程 本文介绍了PySpark的基本原理和常用算子。第一部分通过Py4J库实现Python与Java交互,解释了PySpark的工作原理。第二部分详细列举了PySpark的核心算子,包括数据读取、转换(map、filter、flatMap等)和行动操作(collect等),并附有代码示例。此外,还介绍了键值对RDD的处理方法(如mapValues、subtractByKey等)。这些内容为大数据实时分析项目提供了基础入门知识。 阅读详情

查看spark官方档,发现map, reduce的方法都指定只能代如固定一个参数(map)或者两个参数(reduce)

现在工作发现,想要多把代入参数到map,和reduce的方法里面.

查了下,发现以下方法。


先定义一个函数:

def func(a, extra_para):
    k =  a + extra_para
    return k

然后map 的时候:

rdd = rd.map(lambda row:func(1,2))

这样就能代入另外的参数到map, reduce中



参考url:

http://stackoverflow.com/questions/34087578/how-to-pass-additional-parameters-to-user-defined-methods-in-pyspark-for-filter

PySpark和大数据处理初探 由于数据量太大而不能在一台机器上进行处理这样的情况已经越来越常见了。幸运的是,已经有Apache Spark、Hadoop等技术被开发出来,去解决这个确切的问题。这些系统的强大功能可以直接在Python中使用PySpark来发掘! 有效地处理GB及以上级别的数据集是任何Python开发者都应该会的,无论你是一个数据科学家、web开发人员还是介于两者之间的任何人员。 在本教程中,你将学习: 什... 阅读详情

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