基于Spark Scala中条件的CountDistinct是一种在Spark框架中使用Scala编程语言进行数据处理的技术。它用于计算满足特定条件的唯一值的数量。 在Spark中,CountDistinct是一种聚合函数,用于计算数据集中满足特定条件的唯一值的数量。它可以根据给定的条件对数据进行筛选,并计算满足条件的唯一值的数量。 使用CountDistinct可以帮助...
3.无返回值: ((命名参数列表)=>Unit)(参数列表) spark 性能小技巧 collect() 通常在单元测试中使用.只有当你的整个数据集能在单台机器的内存中放得下时,才能使用collect(),因此,collect() 不能用在大规模数据集上。 distinct() 操作的开销很大,因为它需要将所有数据通过网络进行混洗(shuffle) 偏函数 偏函数...
countDistinct是一种在Spark中用于计算唯一值数量的函数。当在Spark中使用countDistinct函数时,有时会遇到"未找到值"的错误。 这个错误通常是由于以下原因之一引起的: ...
scala>importorg.apache.spark.sql.functions._ importorg.apache.spark.sql.functions._ scala>valarr=Array(("Jack","20","M"), ("Jack","30","M"), ("Judy","20","F"), ("Jack","20","M")) arr:Array[(String, String, String)]=Array((Jack,20,M), (Jack,30,M), (Judy,20,F)...
scala> val df = sc.parallelize(arr).toDF("name", "age", "gender")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: string ... 1 more field]scala> df.show(false)+---+---+---+ |name|age|gender| +---+---+---+ |Jack|20 |M | |Jack|30 |M | |Judy|20...
1.Spark SQL概述 1)Spark SQL是Spark核心功能的一部分,是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。 2)Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句 3)BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据 4)Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言 5)Spark SQL不仅仅是SQL
// java public static long countApproxDistinct(double relativeSD) // scala def countApproxDistinct(relativeSD: Double): Long public class CountApproxDistinct { public static void main(String[] args) { System.setProperty("hadoop.home.dir", "E:\\hadoop-2.7.1"); SparkConf sparkConf = new Spa...
// javapublicstaticlongcountApproxDistinct(doublerelativeSD)// scaladefcountApproxDistinct(relativeSD:Double):Long 示例 publicclassCountApproxDistinct{publicstaticvoidmain(String[]args){System.setProperty("hadoop.home.dir","E:\\hadoop-2.7.1");SparkConfsparkConf=newSparkConf().setMaster("local").set...
|distinct_count| +---+ | 1| | 3| | 3| | 3| | 5| | 5| | 5| | 5| | 5| +---+ Related Articles, Spark SQL Cumulative Average Function and Examples How to Remove Duplicate Records from Spark DataFrame – Pyspark and Scala Cumulative Sum Function in Spark SQL...
import scala.Tuple2; public class WordCountLocal { public static void main(String[] args) { //第一步:创建conf对象。 SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("wordcount") .setMaster("local"); //第二步:创建context对象。 JavaSparkContext sc = newJavaSparkContext(conf); ...