«PysparkrandomRDDs» относится к модулю randomRDDs в PySpark, который используется для создания случайных устойчивых распределенных наборов данных (RDD) в Apache Spark. RDD — это фундаментальная структура данных в Spark, а randomRDD предоставляет методы для создания RDD со случайными данными для целей тестирования и экспериментов.

В модуле randomRDDs доступно несколько методов вместе с примерами кода:

1. normalRDD: генерирует RDD со значениями, полученными из стандартного нормального распределения.

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark.mllib.random import RandomRDDs
   sc = SparkContext("local", "RandomRDDs Example")
   rdd = RandomRDDs.normalRDD(sc, 1000)  # Generate an RDD with 1000 values from standard normal distribution

2. uniformRDD: генерирует RDD со значениями, полученными из равномерного распределения от 0 до 1.

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark.mllib.random import RandomRDDs
   sc = SparkContext("local", "RandomRDDs Example")
   rdd = RandomRDDs.uniformRDD(sc, 1000)  # Generate an RDD with 1000 values from uniform distribution [0, 1]

3. exponentialRDD: генерирует RDD со значениями, полученными из экспоненциального распределения с заданным средним значением.

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark.mllib.random import RandomRDDs
   sc = SparkContext("local", "RandomRDDs Example")
   rdd = RandomRDDs.exponentialRDD(sc, mean=1.0, size=1000)  # Generate an RDD with 1000 values from exponential distribution with mean 1.0

4. poissonRDD: генерирует RDD со значениями, полученными из распределения Пуассона с заданным средним значением.

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark.mllib.random import RandomRDDs
   sc = SparkContext("local", "RandomRDDs Example")
   rdd = RandomRDDs.poissonRDD(sc, mean=1.0, size=1000)  # Generate an RDD with 1000 values from Poisson distribution with mean 1.0

5. gammaRDD: генерирует RDD со значениями, полученными из гамма-распределения заданной формы и масштаба.

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark.mllib.random import RandomRDDs
   sc = SparkContext("local", "RandomRDDs Example")
   rdd = RandomRDDs.gammaRDD(sc, alpha=1.0, beta=1.0, size=1000)  # Generate an RDD with 1000 values from gamma distribution with shape 1.0 and scale 1.0

6. logNormalRDD: генерирует RDD со значениями, полученными из логарифмически нормального распределения с заданным средним значением и стандартным отклонением.

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark.mllib.random import RandomRDDs
   sc = SparkContext("local", "RandomRDDs Example")
   rdd = RandomRDDs.logNormalRDD(sc, mean=0.0, stddev=1.0, size=1000)  # Generate an RDD with 1000 values from log-normal distribution with mean 0.0 and standard deviation 1.0

Это всего лишь несколько примеров методов, доступных в модуле randomRDDs. Дополнительные параметры и параметры можно изучить в официальной документации PySpark.