用Python编写Spark中的if else语句，实现分支控制

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).count() > 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).count() > 0:
    if data.filter(lambda x: x % 2 == 0).count() > 0:
        negEvenAvg = data.filter(lambda x: x < 0).filter(lambda x: x % 2 == 0).mean()
    else:
        negEvenAvg = None
    if data.filter(lambda x: x % 2 != 0).count() > 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。