sparkContext=SparkContext(conf=sparkConf)# 打印 PySpark 版本号print("PySpark 版本号 : ",sparkContext.version)# 创建一个包含整数的RDDrdd=sparkContext.parallelize([1,2,3,4,5])# 为每个元素执行的函数 deffunc(element):returnelement*10# 应用 map 操作,将每个元素乘以10rdd2=rdd.map(func)# 打印新...
sc=SparkContext(conf=sparkConf)# 打印 PySpark 版本号print("PySpark 版本号 : ",sc.version)# 创建一个包含整数的RDDrdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9])# 使用 filter 方法过滤出偶数,删除奇数 even_numbers=rdd.filter(lambda x:x%2==0)# 输出过滤后的结果print(even_numbers.collect())...
6、代码示例 - RDD#map 数值计算 ( 链式调用 ) 在下面的代码中 , 先对 RDD 对象中的每个元素数据都乘以 10 , 然后再对计算后的数据每个元素加上 5 , 最后对最新的计算数据每个元素除以 2 , 整个过程通过函数式编程 , 链式调用完成 ; 核心代码如下 : # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sparkContext.para...
rdd2 = sc.parallelize(['a', 'b', 'c']) 确保两个RDD的长度和分区数相同 if rdd1.getNumPartitions() == rdd2.getNumPartitions() and rdd1.count() == rdd2.count(): zipped_rdd = rdd1.zip(rdd2) print(zipped_rdd.collect()) else: print("RDD的长度或分区数不相同") 在这个示例中,我...
一、RDD 简介 1、RDD 概念 2、RDD 中的数据存储与计算 二、Python 容器数据转 RDD 对象 1、RDD 转换 2、转换 RDD 对象相关 API 3、代码示例 - Python 容器转 RDD 对象 ( 列表 ) 4、代码示例 - Python 容器转 RDD 对象 ( 列表 / 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ) ...
Resilient: RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中。 Dataset:一个数据集合,用于存放数据的。 Distributed: RDD中的数据是分布式存储的,可用于分布式计算 RDD五大特性 # coding:utf8frompysparkimportSparkConf, SparkContextif__name__ =='__main__':
vallines:RDD[String] = sc.textFile("hdfs://node-1.51doit.cn:9000/log") • 通过并行化方式,将Driver端的集合转成RDD valrdd1:RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)) 查看RDD的分区数量 valrdd1:RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)) ...
更新@dpangmao 的回答:方法是.rdd。我有兴趣了解 (a) 它是否公开以及 (b) 对性能有何影响。 好吧(a) 是,(b) - 好吧你可以在这里看到有重要的性能影响:必须通过调用 mapPartitions 创建一个新的 RDD: 在dataframe.py 中(注意文件名也改变了(是 sql.py): @property def rdd(self): """ Return the ...
RDD可以在计算过程中针对数据错误进行自动修复和容错处理,保证了数据处理的可靠性和稳定性。 Spark还提供了丰富的扩展功能,包括Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。Spark SQL支持SQL查询和结构化数据处理,Spark Streaming支持流数据处理,而MLlib则提供了多种机器学习算法和工具,方便了大数据上的机器学习应用。 在...
PySpark 是 Apache Spark 的官方 Python API，它利用 Spark 的分布式计算模型来处理大规模数据集。PySpark 的核心优势包括：- RDD 模型：基于 RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理，提供了一种统一的方式来操作数据集的不同分区。- 容错性：PySpark 实现了高效的容错机制，确保即使部分节点失败，整个任务也能继续运行...