(4)如果想new Map得导入HashMap的包 import scala.collection.immutable.HashMap import scala.collection.immutable._ 注意:当前的Map集合是一个不可变的集合,是不能改变的,所以这种声明方式没有任何意义。 因为每次放值进去会生成一个新的Map集合,等于是重新创建了一个对象。 (5)如果声明一个空的Map集合,可以往...
scala> var mapResult = textFile.map(line => line.split("\\s+")) mapResult: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:29 scala> mapResult.collect res0: Array[Array[String]] = Array(Array(word, in, text), Array(hello, spark), Array(the,...
3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致?spark用的Scala编写的。因此这里的map和reduce,也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数,而且很方便。这里想写下map和reduce函数,也是看到一篇帖子,感觉Scala非常有意思。map函数map函数,你可以往里面放一些,在其它语言中的匿名函数。 源数据:(“人名”,年龄)...
scala> fm.map(x => x.split(" ")).flatten res18: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm) //2.直接使用flatMap scala> fm.flatMap(x => x.split(" ")) res23: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, s...
Scala中的Map使用例子 Map结构是一种非常常见的结构,在各种程序语言都有对应的api,由于Spark的底层语言是Scala,所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法。 (1)不可变Map 特点: api不太丰富 如果是var修饰,引用可变,支持读写 如果是val修饰,引用不可变,只能写入一次值,其后只读...
Spark记录-Scala数组/List/Map/Set 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72...
由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的开源API。Spark主要使用到如下这几个类:SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应用提供Spark的各种功能,如连接Spark集群,创建RDD等。SparkConf:Spark应用配置类,如
val rdd = sc.parallelize(Seq("map vs flatMap", "apache spark")) rdd.map(_.split(" ")).collect res1: Array[String] = Array(Array("map", "vs", "flatMap"), Array("apache", "spark")) As we can see, themap()method takes the functionsplit(”“)as a parameter and applies it...
def insertData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String, dataGen: HoodieExampleDataGenerator[HoodieAvroPayload]): Unit = { val commitTime: String = System.currentTimeMillis().toString val inserts = dataGen.convertToStringList(dataGen.generateInserts(commitTime, 20)) spark.sparkContex...
>>> wrote a program in scala which calls java multi thread without Spark on >>> a >>> single node, by watch the 'top' monitor, I find this program can use >>> CPU >>> up >>> to 1500% ( means nearly every core are computing). But I have no idea >>> how...