构建 RDD 列表的并集 - Python

简介

在 PySpark 中，RDD 是分布式的数据集，可以进行各种转换和操作，例如过滤、映射、聚合等。有时候，我们需要对多个 RDD 进行合并，从而得到一个包含所有数据的 RDD。这就需要用到 RDD 的并集操作。

实现

以下是用 Python 实现生成两个 RDD 并求并集的示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建 SparkContext
sc = SparkContext("local", "UnionRDD")

# 创建 RDD1
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建 RDD2
rdd2 = sc.parallelize([4, 5, 6, 7, 8])

# 求并集
rdd_union = rdd1.union(rdd2)

# 输出结果
print("RDD Union Result: %s" % rdd_union.collect())

以上代码中，我们首先创建了一个 SparkContext 对象。然后，我们创建两个 RDD 用于演示，其中 RDD1 包含了数字 1 到 5，而 RDD2 包含了数字 4 到 8。接着，我们调用了 RDD 的 union() 方法，对两个 RDD 求并集。最后，我们通过 collect() 方法输出结果。

总结

通过本篇文章，我们了解了 PySpark 中 RDD 的并集操作。在实际开发过程中，我们可能需要对多个 RDD 进行合并，从而得到一个包含所有数据的 RDD。此时，我们可以使用 RDD 的 union() 方法来实现。