В Apache Spark вы можете использовать несколько методов для возврата нового RDD (устойчивого распределенного набора данных), содержащего только те элементы, которые удовлетворяют заданному предикату. Вот некоторые часто используемые методы с примерами кода:

1. filter(): этот метод создает новый RDD с элементами, удовлетворяющими указанному предикату. Он сохраняет только те элементы, для которых функция предиката возвращает true.

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])
filtered_rdd = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0)

2. where(): этот метод является псевдонимом метода filter() и ведет себя аналогично. Он возвращает новый RDD с элементами, удовлетворяющими предикату.

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])
filtered_rdd = rdd.where(lambda x: x % 2 == 0)

3. keep(): этот метод доступен в PySpark и возвращает новый RDD с элементами, удовлетворяющими предикату. Он похож на метод filter().

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext()
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])
filtered_rdd = rdd.keep(lambda x: x % 2 == 0)

4. Понимание RDD. Вы также можете использовать понимание RDD для фильтрации элементов на основе предиката. Этот подход доступен в PySpark.

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext()
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])
filtered_rdd = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0).collect()

Эти методы позволяют фильтровать СДР на основе предиката и получать новый СДР, содержащий только те элементы, которые удовлетворяют условию.