一、if else语句概述
if else语句是编程中常用的一种流程控制结构，可以根据条件的不同执行不同的代码块。在Spark中，我们可以使用if else语句进行分支控制，根据不同条件来执行不同的计算操作。
if else语句的一般形式如下：
if condition:
statement1
statement2
else:
statement3
statement4
其中condition为判断条件，若为真则执行if语句块（即statement1和statement2），否则执行else语句块（即statement3和statement4）。
二、Spark中的if else语句使用示例
在Spark中，我们可以通过Python编写if else语句，来根据不同的条件执行不同的计算操作。
下面是一个示例代码，它读取一份文本数据，并根据数据中每个元素的值是否大于0，分别计算它们的平均值：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "If Else Example")
data = sc.parallelize([-1, 2, 3, -4, 5, -6])
if data.filter(lambda x: x > 0).count() > 0:
posAvg = data.filter(lambda x: x > 0).mean()
else:
posAvg = None
if data.filter(lambda x: x 0:
negAvg = data.filter(lambda x: x < 0).mean()
else:
negAvg = None
print("Positive average: %s" % posAvg)
print("Negative average: %s" % negAvg)
在这个代码中，我们首先创建了一个SparkContext对象，用于连接Spark集群。然后，我们创建了一个包含一些整数的RDD对象data，并使用filter操作过滤出其中大于0的元素和小于0的元素，并分别计算它们的平均值。如果data中存在大于0的元素，则计算posAvg的值；如果data中存在小于0的元素，则计算negAvg的值。最后，我们打印输出posAvg和negAvg的值。
三、多条件判断
在实际开发中，我们可能需要根据多个条件来执行不同的计算操作。在Spark中，我们可以使用多个嵌套的if else语句来实现多条件判断。
下面是一个示例代码，它读取一份文本数据，并根据数据中每个元素的值是否大于0、是否为偶数，分别计算它们的平均值：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Multiple Conditions Example")
data = sc.parallelize([-1, 2, 3, -4, 5, -6])
if data.filter(lambda x: x > 0).count() > 0:
if data.filter(lambda x: x % 2 == 0).count() > 0:
posEvenAvg = data.filter(lambda x: x > 0).filter(lambda x: x % 2 == 0).mean()
else:
posEvenAvg = None
if data.filter(lambda x: x % 2 != 0).count() > 0:
posOddAvg = data.filter(lambda x: x > 0).filter(lambda x: x % 2 != 0).mean()
else:
posOddAvg = None
else:
posEvenAvg = None
posOddAvg = None
if data.filter(lambda x: x 0:
if data.filter(lambda x: x % 2 == 0).count() > 0:
negEvenAvg = data.filter(lambda x: x 0:
negOddAvg = data.filter(lambda x: x < 0).filter(lambda x: x % 2 != 0).mean()
else:
negOddAvg = None
else:
negEvenAvg = None
negOddAvg = None
print("Positive even average: %s" % posEvenAvg)
print("Positive odd average: %s" % posOddAvg)
print("Negative even average: %s" % negEvenAvg)
print("Negative odd average: %s" % negOddAvg)
在这个代码中，我们首先创建了一个SparkContext对象，用于连接Spark集群。然后，我们创建了一个包含一些整数的RDD对象data，并使用filter操作过滤出其中大于0的元素和小于0的元素，并分别计算它们的平均值。如果data中存在大于0的元素，则根据数据中每个元素是否为偶数，分别计算posEvenAvg和posOddAvg的值；如果data中存在小于0的元素，则根据数据中每个元素是否为偶数，分别计算negEvenAvg和negOddAvg的值。最后，我们打印输出posEvenAvg、posOddAvg、negEvenAvg和negOddAvg的值。
原创文章，作者：CPHI，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/137294.html
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