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rDD spArk mAp

map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象) e.g. // data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect() res11: Array[Array[String]] = ...

以前总是分不清楚Spark中flatmap和map的区别,现在弄明白了,总结分享给大家,先看看flatmap和map的定义。 map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD。 flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素,将返回的迭代器的所有内容构成新...

Scala: rdd.map { x => (x,1)} Java: rdd.mapToPair

如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In...

rdd.map(_.replaceAll("要过滤的单词", "要替换的单词")), 把字符串中药过滤的单词替换为要替换的单词, 要替换的单词可以为空字符串 rdd.filter(!_.contains("要过滤的单词")), 将包含 要过滤的单词的字符串去掉

[{icon:'extjs/examples/shared/icons/fam/cog_edit.png',//UseaURLintheiconconfigtooltip:'Edit',handler:function(grid,rowIndex,colIndex){varrec=grid.getStore().getAt(rowIndex);alert("Edit"+rec.get('firstname'));}},{icon:'extjs/exa...

怎样给Spark传递函数 传递给RDD的函数,a)应该得到相同的结果。比如,或者输出到文件,然后传递MyFunctions:9pt: .map(x =gt,以及静态方法: RDD[String] = { rdd;quot:funcOne; field_ + x) } Spark应用最终是要在集群中运行的,尽量选用无状态...

assert(args.length > 1)val _from = args(0)val _to = args(1)val s = sc.textFile(_from).collect()val n = if (args.length > 2) args(2).toInt else 2val numSlices = s.length / nval x = sc.parallelize(s, numSlices).zipWithIndex().agg...

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

val count = sc.accumulator(0) rdd.map(_._1).take(n).map(v => { val c = count.get count.add(1) (c, v) })saveAsTextfile("hdfs://.....")

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