Scala Spark—计算列中所有值的总和

我对Spark（学习阶段）是新手

我有一个RDD，其中有一个列，它有以下值：

5000
6000
7000
8000
9000

现在我想计算所有值的总和，而不使用Spark SQL

我已经尝试了很多方法来解决这个问题，但都无法真正解决

val rdd2=rdd1.map（agg（sum（））

val rdd2=rdd1.map（c=>sum（col（c）））

val rdd2=rdd1.collect（）.sum（）

我可以向你保证这不是一个重复的问题，我搜索了所有相关的问题，但没有找到任何类似的问题。如果有人认为这是一个重复的问题，请你重新阅读这个问题

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任何帮助都将不胜感激。

这确实是

sum

：

scala> val rdd = sc.parallelize(Seq(5000, 6000, 7000, 8000, 9000))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

scala> rdd.sum
res0: Double = 35000.0   

scala>val-rdd=sc.parallelize（Seq（500060007000009000））
rdd:org.apache.spark.rdd.rdd[Int]=ParallelCollectionRDD[0]位于parallelize at:24
scala>rdd.sum
res0:Double=35000.0

你至少可以试着从这些“多种方式”中发布你尝试过的内容：@eliasah我尝试过的内容根本没有提供任何有用的输出，所以不要发布。@Sankar它不起作用也没关系。不管怎样，还是发吧。我补充了我尝试过的，我知道我尝试过的不是很聪明，这就是为什么我不想发布的原因。真的是重复的吗？我不这么认为，这里我已经有了RDD，我想对RDD内容求和，问题是我已经有了RDD中的值