将这个 RDD 中的元素相加 - Python

在 PySpark 中，我们可以使用 reduce() 方法将 RDD 中所有元素相加。

以下是一个简单的示例程序：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "sum-of-rdd")

# 创建一个 RDD 包含 1 ~ 10 的整数
rdd = sc.parallelize(range(1, 11))

# 使用 reduce() 方法将 RDD 中所有元素相加
sum_of_rdd = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)

print(f"The sum of RDD is {sum_of_rdd}")

# 停止 SparkContext
sc.stop()

在这个例子中，我们首先创建了一个包含整数 1 到 10 的 RDD。然后，我们使用 reduce() 方法将 RDD 中的所有元素相加。

reduce() 方法的第一个参数是一个 lambda 函数，该函数接受两个参数 x 和 y ，表示要相加的两个元素。在本例中，我们使用 lambda 函数将这两个元素相加，并返回它们的和。

最后，我们输出了 RDD 中所有元素之和。

以上代码返回的markdown片段如下：

# 将这个 RDD 中的元素相加 - Python

在 PySpark 中，我们可以使用 reduce() 方法将 RDD 中所有元素相加。

以下是一个简单的示例程序：

```python
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "sum-of-rdd")

# 创建一个 RDD 包含 1 ~ 10 的整数
rdd = sc.parallelize(range(1, 11))

# 使用 reduce() 方法将 RDD 中所有元素相加
sum_of_rdd = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)

print(f"The sum of RDD is {sum_of_rdd}")

# 停止 SparkContext
sc.stop()

在这个例子中，我们首先创建了一个包含整数 1 到 10 的 RDD。然后，我们使用 reduce() 方法将 RDD 中的所有元素相加。

reduce() 方法的第一个参数是一个 lambda 函数，该函数接受两个参数 x 和 y ，表示要相加的两个元素。在本例中，我们使用 lambda 函数将这两个元素相加，并返回它们的和。

最后，我们输出了 RDD 中所有元素之和。