import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.*; /** * mapPartitions 算子 * 针对partition的操作,一次会处理一个partition的所有数据 */ public class MapPartitionsOperator { public static void main(String[] args){...
public class MapPartitionsWithIndexOperator { public static voidmain(String[] args){ SparkConf conf =new SparkConf().setMaster("local").setAppName("mapPartitionsWithIndex"); JavaSparkContext sc =new JavaSparkContext(conf); List<String> names = Arrays.asList("w1","w2","w3","w4","w5","...
51CTO博客已为您找到关于spark mapPartitions算子的使用 java的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及spark mapPartitions算子的使用 java问答内容。更多spark mapPartitions算子的使用 java相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人
package com.atguigu.createrdd; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; public class Test04_FilePartition { public static void main(String[] args) { //创建spark配置对象 SparkConf conf = new SparkConf().s...
以下是一个使用mapPartitions的简单示例,它将每个分区的元素加倍: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.SparkConf; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; public class MapPartitionExample { ...
以下是一个使用mapPartitions的简单示例,它将每个分区的元素加倍: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.SparkConf; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; public class MapPartitionExample { ...
mapPartitions mapPartitions(func):类似于map,但该函数是在RDD每个partition上单独运行,因此入参会是Iterator<Object>。 JavaRDD<String> mapPartitions = javaRdd.mapPartitions((FlatMapFunction<Iterator<String>, String>) stringIterator -> { ArrayList<String> list = ...
JobSet 的全限定名是:org.apache.spark.streaming.scheduler.JobSet Job 的全限定名是:org.apache.spark.streaming.scheduler.Job [Spark Core] Job 没有一个对应的实体类,主要是通过 jobId:Int 来表示一个具体的 job Stage 的全限定名是:org.apache.spark.scheduler.Stage ...
at org.apache.spark.CacheManager.putInBlockManager(CacheManager.scala:175) at org.apache.spark.CacheManager.getOrCompute(CacheManager.scala:78) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:268) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38) ...
所以，如果你在网上搜索过Spark的代码，可能会看见把SparkSession转换为SQLContext，在2.x及之后的版本中就不需要了。RDD和JavaRDD没有实质上的区别，只是Spark针对Java单独编写的一套API，如果你是用Scala写的，就没有这一步。除了mapPartitions()，还有一个map()。它们都是对RDD中每个元素进行操作的API，它们的...