1 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 2 3 object wordCount { 4 def main(args: Array[String]): Unit = { 5 // 创建spark运行配置对象 初始化环境 6 val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount") 7 8 // 创建连接对象 9 val sc = new SparkCo...
.appName("JavaWordCount")//local本地spark local[k]本地k个线程 local[*]本地多线程.master("local") .getOrCreate();//根据数据来源,创建RDDJavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("src/main/resources/data.txt").javaRDD();/*对初始的RDD进行Transformation级别的处理,如map、filter高阶函...
25、下载spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz,解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz,解压以后目录如下: 26、添加Spark的jar依赖,项目右击 -> Build Path -> Configure Build Path...。 27、点击Libraries -> Add External JARs...。 28、选择lib目录下的spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar文件,点击打开。 29...
1 JavaRDD<LabeledPoint> rdd = oriData.toJavaRDD().map(transForm); 这种方式是需要将普通的rdd转成javaRDD才能使用的,转成javaRDD的这一步操作不耗时,不用担心 二、filter 在避免数据出现空值、0等场景中也非常常用,可以满足sql中where的功能 这里首先也是要定义一个函数,该函数给定数据行 返回布尔值 实际效...
Spark 的工作节点. 在 Yarn 部署模式下实际由 NodeManager 替代. 主要负责以下工作: 1). 将自己的内存, CPU 等资源通过注册机制告知 Cluster Manager 2). 创建 Executor 3). 将资源和任务进一步分配给 Executor 4). 同步资源信息, Executor 状态信息给 ClusterManager 等 ...
首先说说联系吧：1. Spark 可以使用 Java 作为其主要的编程语言。Spark 提供了 Java API，使开发者可以...
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了Java、Scala、Python和R的高级api,以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX,以及用于增量计算和流处理的structured Streaming。
2.并行化一个已经存在于驱动程序中的集合(并行集合,是通过对于驱动程序中的集合调用JavaSparkContext.parallelize来构建的RDD) 第一种方式创建 下面通过代码来理解RDD和怎么操作RDD 代码语言:javascript 复制 packagecom.tg.spark;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.ap...
一、Spark简介 1.1 Spark是什么 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的...
在Java Spark中,使用withColumn方法可以遍历不同的列。该方法是DataFrame类的一个成员函数,它接受两个参数:新列的名称和一个表达式,该表达式可以使用其他列的值。 withColumn方法的作用是创建一个新的DataFrame,其中包含添加了新列的所有现有行。它不会修改原始DataFrame。 下面是一个使用withColumn方法遍历不同列的...