spark RDD基础装换操作--randomSplit操作

12.randomSplit操作

将由数字1~10组成的RDD，用randomSplit操作拆分成3个RDD。

scala>  val rddData1 = sc.parallelize(1 to 10,3)
rddData1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[28] at parallelize at <console>:24

scala>  val splitRDD = rddData1.randomSplit(Array(1,4,5))
splitRDD: Array[org.apache.spark.rdd.RDD[Int]] = Array(MapPartitionsRDD[29] at randomSplit at <console>:26, MapPartitionsRDD[30] at randomSplit at <console>:26, MapPartitionsRDD[31] at randomSplit at <console>:26)

scala>  splitRDD(0).collect
res9: Array[Int] = Array(3)

scala>  splitRDD(1).collect
res10: Array[Int] = Array(2, 7)

scala>  splitRDD(2).collect
res12: Array[Int] = Array(1, 4, 5, 6, 8, 9, 10)

说明：

val splitRDD = rddData1.randomSplit(Array(1,4,5))：将rddData1按照1：4：5的比例拆分成3个RDD。生成的splitRDD对象是一个Array，其中存放3个RDD。

randomSplit的权重比例之和最好为1，否则可能无法得到期望的结果。

来源：CSDN

作者：钟兴宇

链接：https://blog.csdn.net/weixin_43744732/article/details/104113149